[發明專利]一種細胞神經網絡可調權值模塊仿真方法

在審

• 申請號: 201710169625.4
• 申請日: 2017-03-21
• 公開（公告）號: CN107085628A
• 公開（公告）日: 2017-08-22
• 發明（設計）人: 裴文江;王雙軍;王開;夏亦犁
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06N3/06
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 柏尚春

技術領域

本發明涉及神經網絡與憶阻器的交叉學科領域，尤其涉及一種細胞神經網絡可調權值模塊仿真方法。

背景技術

細胞神經網絡(Cellular Neural Network，CNN)是蔡少棠教授在1988年提出來的一種信息處理系統。和神經網絡很類似，細胞神經網絡是一種可以實時處理信號的大規模非線性模擬電路。細胞神經網絡的基本結構電路單元被稱為細胞,包括線性和非線性電路原件，通常是線性電容，線性電阻，線性和非線性受控源，和獨立源。細胞神經網絡的結構很像細胞自動機，也就是任何細胞只和它的相鄰細胞相連。相鄰細胞可以直接影響，并沒有直接相連的細胞可能會通過網絡的連續動態傳播來彼此影響。

細胞神經網絡的結構如圖1所示，C(i,j)表示第i行第j列的細胞，在細胞神經網絡中，所有細胞的結構都是相同的。網絡中擁有(2r+1)²領域的細胞被稱為內部細胞，其余的則是邊界細胞。細胞神經網絡具有控制模板和反饋模板，控制模板決定了輸入信號對細胞狀態的影響程度，反饋模板則決定了相鄰細胞的輸出對細胞C(i,j)的影響程度。因為細胞神經網絡是基于電路實現的，所以對特定的神經網絡，其模板權值是固定的，這樣就限制了CNN的通用性。對于不同的應用，需要搭建不同的權值模板的電路結構。

目前細胞神經網絡的突觸通常是使用電阻，電容和晶體管電路實現。使用電阻實現細胞突觸是一種靜態行為，即一旦制備了這種突觸結構就無法再對其進行改變，因此只能應用于非學習的場景。電容漏電特性導致它只能能短暫的保存突觸權值，所以若使用其實現突觸則需要按照一定頻率動態的更新突觸權值。除了電容和電阻，目前使用浮珊晶體管與模擬乘法器實現突觸的嘗試也取得了一定的成功，但是其在使用過程中存在著明顯的非線性行為。

憶阻器是一種阻值可變的二端口電路元件，具有和電阻相同的量綱。1971年，蔡少棠教授從理論上證明了憶阻器的存在。2008年，惠普實驗室的研究人員在Nature發文稱實現了一種二氧化鈦結構的憶阻器。隨著惠普憶阻器的發現，使用憶阻突觸實現細胞神經網絡的突觸權值成為了一種新的選擇。憶阻器本身即是一種阻值可以調節且存儲信息非易失的元件，所以相對于使用電阻，電容等實現的突觸權值，使用憶阻器實現可以調節的細胞突觸權值有著很大的應用前景。憶阻器具有和細胞突觸權值極為相似的特性，即可以隨著外加脈沖而改變并且當外加刺激消失后會保持已有狀態不變。使用憶阻器實現細胞突觸權值，可以實現對權值的可調節，同時不再需要傳統突觸權值電路的乘法器電路，從而使得網絡規模縮小。但是現有技術中并沒有發現基于憶阻器的細胞神經網絡可調權值模塊仿真方法。

發明內容

發明目的：本發明針對現有技術存在的問題，提供一種細胞神經網絡可調權值模塊仿真方法。

技術方案：本發明所述的細胞神經網絡可調權值模塊仿真方法包括以下步驟：

步驟1：搭建憶阻器的Simulink模型，具體包括：

1-1：使用Simulink的積分模塊實現對憶阻器狀態變量w(t)的積分，其中求解器采用ode45；

1-2：使用Simulink的自定義函數模塊實現憶阻器窗函數其中，D是憶阻器的厚度參數，窗函數參數p為10；

1-3：使用Simulink的Gain模塊實現其中，u_v為漂移速率，R_ON表示憶阻器全部摻雜時電阻值；

1-4：計算R_OFF-w(t)*ΔR，然后將結果傳送到信號轉換模塊Simulink-Ps Convert轉換為物理信號后輸入到可變電阻模塊，從而實現憶阻器阻值的變化；其中，R_OFF表示憶阻器全部非摻雜時電阻，ΔR表示R_OFF-R_ON；

步驟2：搭建細胞神經網絡與憶阻器模塊的信號轉換電路，具體包括：

采用Simulink-Ps convert將信號轉換為物理信號，然后將其輸入SimScape的控制電壓源，即可以獲得SimScape電壓源脈沖，從而實現將Simulink電壓脈沖信號轉換為SimScape信號的信號轉換；

步驟3：在Simulink中，通過將憶阻器先并聯再串聯的方式搭建惠斯通電橋結構的憶阻突觸電路；

步驟4：將使用Simulink搭建的憶阻突觸電路封裝后集成到細胞神經網絡電路中，具體為：使用Simulink的Subsystem將憶阻橋突觸電路封裝成一個二端口的子系統，一個端口為電壓源的輸入端，一個為經過突觸權值后的電流源輸出端。