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憶阻類腦計算 版權信息
- ISBN:9787030771018
- 條形碼:9787030771018 ; 978-7-03-077101-8
- 裝幀:平裝
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
憶阻類腦計算 內容簡介
這是一本給集成電路科學與工程、電子科學與技術、微電子學與固體電子學、新一代電子信息技術、人工智能等硬件專業學生使用的教材和研究人員使用的參考書。本書首先從硬件層面分兩章"憶阻突觸"和"憶阻神經元" 系統講解基于憶阻器的仿生突觸與神經元,重點分析不同種類的憶阻材料用作突觸和神經元時依據的物理機制,以及在實際應用中面臨的主要問題。在神經網絡設計層面,按照編碼方式分類,可分為模擬值編碼的人工神經網絡和脈沖編碼的脈沖神經網絡;按照訓練方式分類,可分為監督學習、非監督學習、強化學習。本書首先按照此順序逐個講解。
憶阻類腦計算 目錄
目錄“存儲器科學與技術叢書”序前言第1章 站在類腦計算與憶阻器的交匯點11.1 類腦計算11.1.1 學習與泛化11.1.2 存算一體21.1.3 高能效31.2 類腦計算:為什么是憶阻器41.2.1 突觸可塑性:類腦計算的物理基礎41.2.2 憶阻器:天然的突觸51.3 類腦計算的發展簡史111.3.1 **代:感知器111.3.2 第二代:引入非線性的多層感知器121.3.3 第三代:從模擬計算到神經形態計算131.4 本書章節安排131.5 思考題15參考文獻16第2章 憶阻突觸172.1 離子遷移型172.1.1 導電橋型182.1.2 氧化物型202.1.3 固態電解質型232.2 相變型262.2.1 晶-非晶相變262.2.2 莫特相變292.3 鐵電型322.3.1 基本原理322.3.2 常用鐵電材料362.3.3 常用器件結構392.4 憶阻突觸陣列412.4.1 潛行通路問題及解決方案422.4.2 多核結構452.4.3 三維堆疊462.5 本章小結482.6 思考題49參考文獻49第3章 憶阻神經元533.1 神經元簡介533.1.1 生物神經元533.1.2 神經元的簡化模型583.2 基于非易失的相變材料623.2.1 設計思想623.2.2 相變神經元的電路實現633.2.3 輔助電路653.3 基于易失的閾值轉換材料673.3.1 設計原理673.3.2 閾值轉換常見機理及其神經元693.4 本章小結773.5 思考題78參考文獻78第4章 人工神經網絡的監督學習804.1 單層神經網絡804.1.1 算法原理804.1.2 基于1T1M的突觸陣列:人臉識別884.1.3 基于憶阻器差分對的突觸陣列:三宮格識別944.2 深度神經網絡974.2.1 算法原理974.2.2 反向傳播的憶阻交叉陣列實現994.2.3 憶阻突觸的非理想效應與對策1034.3 本章小結1104.4 思考題112參考文獻113第5章 脈沖神經網絡的監督學習1155.1 脈沖傳播1155.1.1 算法原理1155.1.2 權重更新:隱藏層到輸出層1165.1.3 權重更新:輸入層到隱藏層1215.1.4 操作流程1235.1.5 異或問題應用1255.1.6 問題與改進方案(1)1265.1.7 問題與改進方案(2)1275.2 遠程監督方法1305.2.1 算法原理1315.2.2 基于互補器件的電路實現1325.2.3 器件非理想效應及解決方案1365.3 本章小結1385.4 思考題139參考文獻140第6章 人工神經網絡的非監督學習1416.1 尋找隱藏的數據結構1416.2 若干算法1426.2.1 競爭學習1426.2.2 期望-*大化1436.3 本章小結1466.4 思考題146參考文獻146第7章 脈沖神經網絡的非監督學習1477.1 赫布法則1477.2 STDP變種11507.2.1 憶阻突觸實現1507.2.2 神經網絡應用:圖像識別1527.3 STDP變種21577.3.1 憶阻突觸實現1577.3.2 應用:DVS與運動軌跡識別1587.3.3 憶阻突觸電導方差對網絡性能影響1617.4 本章小結1637.5 思考題164參考文獻165第8章 深度強化學習1678.1 強化學習簡介1678.2 基于模擬值的深度Q值網絡1688.2.1 吃還是不吃?這是個問題1688.2.2 Bellman方程1698.2.3 Bellman方程求解1738.2.4 深度Q值網絡1778.2.5 若干優化技術1798.2.6 憶阻突觸陣列實現1828.3 基于脈沖的深度Q值網絡1848.3.1 脈沖Q值學習1858.3.2 策略遷移1868.4 本章小結1868.5 思考題188參考文獻188第9章 卷積神經網絡1899.1 基本原理1909.1.1 特征提取:**層卷積核1909.1.2 特征提取:池化1919.1.3 特征提取:后續層卷積核1919.1.4 分類:拍平與全連接1929.2 二維憶阻陣列實現1929.2.1 負權重的電路實現1959.2.2 激活函數的電路實現1969.2.3 平均池化的電路實現1979.2.4 三維卷積核運算的電路實現1989.2.5 權重更新的電路實現1989.2.6 卷積的并行實現2009.2.7 憶阻突觸陣列的非理想效應2019.2.8 芯片級體系結構2039.3 三維憶阻陣列實現2039.3.1 設計理念2039.3.2 設計與實現實例2059.4 本章小結2089.5 思考題209參考文獻209第10章 貝葉斯神經網絡21010.1 不確定性來源與量化21010.1.1 乳腺腫瘤數據:標簽交疊區難題21110.1.2 貝葉斯神經網絡:量化不確定度21310.2 隨機失效突觸技術21410.2.1 隨機失效神經元/突觸技術簡介21410.2.2 隨機失效突觸與貝葉斯神經網絡的等價性21710.2.3 蒙特卡羅-隨機失效突觸技術的優缺點21910.3 基于閾值轉換器件的硬件實現21910.3.1 基于OTS的隨機突觸22010.3.2 新冠肺炎胸片診斷:量化不確定度22210.4 本章小結22710.5 思考題227參考文獻228第11章 全光神經網絡22911.1 光學突觸器件原理22911.2 基于集成光感器件的卷積神經網絡23411.2.1 波分復用與光頻梳:高并行的光信息處理23411.2.2 全光卷積神經網絡設計23511.3 本章小結23611.4 思考題237參考文獻237第12章 其他應用23812.1 稀疏編碼23812.1.1 原理23812.1.2 神經網絡方案23912.1.3 憶阻交叉陣列實現24212.2 主成分分析24412.2.1 原理24512.2.2 憶阻交叉陣列實現24912.3 偏微分方程求解25512.3.1 原理25512.3.2 憶阻交叉陣列實現25812.3.3 問題與改進方案26412.4 本章小結26412.5 思考題266參考文獻267
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