数理科学与化学
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154千字
字数
2022-04-01
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主编推荐语
从入门到精通，全面展示纳米忆阻器的工作原理与神经形态计算。
内容简介
本书旨在深入了解纳米级器件的工作原理，重点介绍非易失性存储器、神经网络训练/学习的各种应用的神经形态电路的设计，以及图像处理。
目录
- 版权信息
- 作者简介
- 译者简介
- 译者序
- 前言
- 致谢
- 第1章 导论
- 1.1 发现
- 1.2 忆阻器
- 1.2.1 定义
- 1.2.2 理想忆阻器的直流响应
- 1.2.3 理想忆阻器的交流响应
- 1.2.4 理想忆阻器的交流响应：更高的频率
- 1.2.5 进一步观察
- 1.2.6 小结
- 1.3 忆阻器件和系统
- 1.3.1 定义
- 1.3.2 电阻开关机制
- 1.3.3 离子传输
- 1.3.4 导电丝的形成
- 1.3.5 相变转换
- 1.3.6 谐振隧穿二极管
- 1.3.7 磁阻式存储器、纳米粒子和多态器件
- 1.4 神经形态计算
- 1.4.1 忆阻突触
- 1.4.2 忆阻神经元
- 1.4.3 忆阻神经网络
- 1.5 本章总结
- 致谢
- 参考文献
- 第2章 交叉阵列内存模拟和性能评估
- 2.1 引言
- 2.1.1 动机
- 2.1.2 其他存储器
- 2.1.3 非晶硅交叉阵列存储单元
- 2.2 结构
- 2.2.1 交叉阵列模型
- 2.3 写入策略和电路实现
- 2.4 读取策略和电路实现
- 2.5 存储架构
- 2.6 功耗
- 2.6.1 功耗估计
- 2.6.2 静态功率分析建模
- 2.7 噪声分析
- 2.8 面积开销
- 2.8.1 基于库的系统设计
- 2.9 技术比较
- 参考文献
- 第3章 基于忆阻器的数字存储器
- 3.1 引言
- 3.2 忆阻存储器的自适应读写
- 3.3 仿真结果
- 3.3.1 高状态仿真
- 3.3.2 背景电阻扫描
- 3.3.3 最小阻值扫描
- 3.3.4 二极管泄漏电流
- 3.3.5 功率建模
- 3.4 自适应方法的结果与讨论
- 3.5 本章总结
- 参考文献
- 第4章 多级内存架构
- 4.1 引言
- 4.2 多状态存储架构
- 4.2.1 架构
- 4.2.2 读/写电路
- 4.2.3 阵列电压偏置方案
- 4.2.4 读/写操作流程
- 4.2.5 状态由来
- 4.3 读/写操作
- 4.3.1 读/写仿真
- 4.3.2 读取相邻单元的干扰
- 4.4 变化的影响
- 4.4.1 编程电压的变化
- 4.4.2 串联电阻的变化
- 4.4.3 减少影响的读取方案
- 4.4.4 阵列写入后的电阻分布
- 4.5 本章总结
- 参考文献
- 第5章 搭建忆阻器的神经形态组件
- 5.1 引言
- 5.2 使用忆阻器实现神经形态功能
- 5.2.1 侧抑制
- 5.2.2 返回抑制
- 5.2.3 重合检测
- 5.3 CMOS-忆阻器神经形态芯片
- 5.3.1 模拟示例：位置检测器
- 5.3.2 数字示例：多功能芯片架构
- 5.4 本章总结
- 参考文献
- 第6章 基于忆阻器的值迭代
- 6.1 引言
- 6.2 Q学习和忆阻器建模
- 6.3 迷宫搜索应用
- 6.3.1 介绍
- 6.3.2 硬件架构
- 6.3.3 Q学习的硬件连接
- 6.4 结果与讨论
- 6.5 本章总结
- 参考文献
- 第7章 基于隧道的细胞非线性网络结构在图像处理中的应用
- 7.1 引言
- 7.2 CNN工作原理
- 7.2.1 基于Chua和Yang模型的CNN
- 7.2.2 基于RTD模型的CNN方程
- 7.2.3 不同CNN模型之间的比较
- 7.3 电路分析
- 7.3.1 稳定性
- 7.3.2 建立时间
- 7.4 仿真结果
- 7.5 本章总结
- 参考文献
- 第8章 多峰谐振隧穿二极管的图像处理
- 8.1 引言
- 8.2 基于多峰谐振隧穿二极管的彩色图像处理器
- 8.3 颜色表示方法
- 8.4 颜色量化
- 8.4.1 实现和结果
- 8.4.2 建立时间分析
- 8.4.3 能耗分析
- 8.5 光滑函数
- 8.5.1 运行与结果
- 8.5.2 稳定时间
- 8.5.3 能耗分析
- 8.6 颜色提取
- 8.7 与数字信号处理芯片的比较
- 8.8 稳定性
- 8.9 本章总结
- 参考文献
- 第9章 基于谐振隧穿二极管阵列的速度调谐滤波器设计
- 9.1 引言
- 9.2 基于RTD的速度调谐滤波器阵列
- 9.2.1 传统速度调谐滤波器
- 9.2.2 谐振隧穿二极管
- 9.2.3 速度调谐滤波器
- 9.3 系统分析
- 9.3.1 速度调谐滤波器的时延分析
- 9.3.2 速度调谐滤波器的功耗分析
- 9.3.3 速度调谐滤波器的稳定性
- 参考文献
- 第10章 基于量子点和可变电阻器件的可编程人工视网膜图像处理
- 10.1 引言
- 10.2 CNN结构
- 10.2.1 谐振隧穿二极管模型与偏置
- 10.2.2 单元结构
- 10.3 编程可变电阻连接
- 10.4 分析建模
- 10.4.1 边缘检测
- 10.4.2 线条检测
- 10.5 仿真结果
- 10.5.1 边缘检测
- 10.5.2 线条检测
- 10.6 本章总结
- 参考文献
- 第11章 基于忆阻器的非线性细胞/神经网络：设计、分析及应用
- 11.1 引言
- 11.2 忆阻器基础
- 11.3 基于忆阻器的细胞神经网络
- 11.3.1 忆阻细胞神经网络的描述
- 11.3.2 使用忆阻桥电路实现突触的连接
- 11.3.3 M-CNN细胞的实现
- 11.4 数学分析
- 11.4.1 稳定性
- 11.4.2 容错性
- 11.5 计算机仿真
- 11.5.1 稳定性分析
- 11.5.2 容错性分析
- 11.5.3 M-CNN的应用
- 11.5.4 M-CNN上忆阻器偏差值的影响
- 11.6 本章总结
- 参考文献
- 第12章 基于忆阻器的神经网络动力学分析及其应用
- 12.1 引言
- 12.2 定义和规则
- 12.3 基于忆阻器的神经网络设计
- 12.3.1 MRNN的设计
- 12.3.2 MWNN的设计
- 12.3.3 小结
- 12.4 动力学分析
- 12.4.1 MRNN的动力学分析
- 12.4.2 MWNN的动力学分析
- 12.4.3 WTA点存在的充分条件
- 12.4.4 WTA行为和收敛性分析
- 12.4.5 小结
- 12.5 应用与仿真
- 12.5.1 MRNN的仿真
- 12.5.2 BP-MWNN分类器系统的说明性示例
- 12.5.3 小结
- 参考文献
- 附录
- A.1 蔡少棠的忆阻器和忆阻建模系统
- A.2 忆阻器的实验实现
- A.3 忆阻器建模
- 参考文献
- 缩写词
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出版方
机械工业出版社有限公司
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