一种联想神经网络突触权值可塑的忆阻模型电路设计方法
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摘要
一种联想神经网络突触权值可塑的忆阻模型电路设计方法，基于改进压控(MVC)忆阻模型及类似神经突触功能的忆阻模型，设计出权值可塑的经验学习忆阻模型，使该忆阻模型具有经验学习和长期记忆的能力。忆阻器是纳米级尺寸、非易失性的两端无源性器件，因此将设计的经验学习忆阻模型作为突触运用在联想记忆神经网络中，并修改联想记忆神经网络的反馈规则，使该网络同时具有经验学习、长期记忆及自我增强学习等能力。本发明设计简单，丰富了忆阻及神经网络的功能，具有广阔的仿生应用前景。
基本信息
专利标题 ：
一种联想神经网络突触权值可塑的忆阻模型电路设计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108804786A
申请号 ：
CN201810527479.2
公开（公告）日 ：
2018-11-13
申请日 ：
2018-05-26
授权号 ：
CN108804786B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
张小红龙克柳
申请人 ：
江西理工大学
申请人地址 ：
江西省赣州市红旗大道86号
代理机构 ：
南昌朗科知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
郭毅力
优先权 ：
CN201810527479.2
主分类号 ：
G06F17/50
IPC分类号 ：
G06F17/50 G06N3/063
法律状态
2022-04-15 ：
授权
2018-12-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/50
申请日 : 20180526
申请日 : 20180526
2018-11-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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