包郵憶阻類(lèi)腦計(jì)算

作者：何毓輝

出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2024-06-01

開(kāi)本： B5 頁(yè)數(shù)： 286

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版權(quán)信息
內(nèi)容簡(jiǎn)介
目錄

憶阻類(lèi)腦計(jì)算版權(quán)信息

ISBN：9787030771018
條形碼：9787030771018 ; 978-7-03-077101-8
裝幀：平裝
冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
重量：暫無(wú)
所屬分類(lèi)：
工業(yè)技術(shù)
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電子通信
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微電子學(xué)、集成電路（IC）

憶阻類(lèi)腦計(jì)算內(nèi)容簡(jiǎn)介

這是一本給集成電路科學(xué)與工程、電子科學(xué)與技術(shù)、微電子學(xué)與固體電子學(xué)、新一代電子信息技術(shù)、人工智能等硬件專(zhuān)業(yè)學(xué)生使用的教材和研究人員使用的參考書(shū)。本書(shū)首先從硬件層面分兩章"憶阻突觸"和"憶阻神經(jīng)元" 系統(tǒng)講解基于憶阻器的仿生突觸與神經(jīng)元，重點(diǎn)分析不同種類(lèi)的憶阻材料用作突觸和神經(jīng)元時(shí)依據(jù)的物理機(jī)制，以及在實(shí)際應(yīng)用中面臨的主要問(wèn)題。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)層面，按照編碼方式分類(lèi)，可分為模擬值編碼的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和脈沖編碼的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；按照訓(xùn)練方式分類(lèi)，可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本書(shū)首先按照此順序逐個(gè)講解。

憶阻類(lèi)腦計(jì)算目錄

目錄“存儲(chǔ)器科學(xué)與技術(shù)叢書(shū)”序前言第1章站在類(lèi)腦計(jì)算與憶阻器的交匯點(diǎn)11.1 類(lèi)腦計(jì)算11.1.1 學(xué)習(xí)與泛化11.1.2 存算一體21.1.3 高能效31.2 類(lèi)腦計(jì)算：為什么是憶阻器41.2.1 突觸可塑性：類(lèi)腦計(jì)算的物理基礎(chǔ)41.2.2 憶阻器：天然的突觸51.3 類(lèi)腦計(jì)算的發(fā)展簡(jiǎn)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(jì)算到神經(jīng)形態(tài)計(jì)算131.4 本書(shū)章節(jié)安排131.5 思考題15參考文獻(xiàn)16第2章憶阻突觸172.1 離子遷移型172.1.1 導(dǎo)電橋型182.1.2 氧化物型202.1.3 固態(tài)電解質(zhì)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(jié)構(gòu)392.4 憶阻突觸陣列412.4.1 潛行通路問(wèn)題及解決方案422.4.2 多核結(jié)構(gòu)452.4.3 三維堆疊462.5 本章小結(jié)482.6 思考題49參考文獻(xiàn)49第3章憶阻神經(jīng)元533.1 神經(jīng)元簡(jiǎn)介533.1.1 生物神經(jīng)元533.1.2 神經(jīng)元的簡(jiǎn)化模型583.2 基于非易失的相變材料623.2.1 設(shè)計(jì)思想623.2.2 相變神經(jīng)元的電路實(shí)現(xiàn)633.2.3 輔助電路653.3 基于易失的閾值轉(zhuǎn)換材料673.3.1 設(shè)計(jì)原理673.3.2 閾值轉(zhuǎn)換常見(jiàn)機(jī)理及其神經(jīng)元693.4 本章小結(jié)773.5 思考題78參考文獻(xiàn)78第4章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)804.1 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)804.1.1 算法原理804.1.2 基于1T1M的突觸陣列：人臉識(shí)別884.1.3 基于憶阻器差分對(duì)的突觸陣列：三宮格識(shí)別944.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)974.2.1 算法原理974.2.2 反向傳播的憶阻交叉陣列實(shí)現(xiàn)994.2.3 憶阻突觸的非理想效應(yīng)與對(duì)策1034.3 本章小結(jié)1104.4 思考題112參考文獻(xiàn)113第5章脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)1155.1 脈沖傳播1155.1.1 算法原理1155.1.2 權(quán)重更新：隱藏層到輸出層1165.1.3 權(quán)重更新：輸入層到隱藏層1215.1.4 操作流程1235.1.5 異或問(wèn)題應(yīng)用1255.1.6 問(wèn)題與改進(jìn)方案(1)1265.1.7 問(wèn)題與改進(jìn)方案(2)1275.2 遠(yuǎn)程監(jiān)督方法1305.2.1 算法原理1315.2.2 基于互補(bǔ)器件的電路實(shí)現(xiàn)1325.2.3 器件非理想效應(yīng)及解決方案1365.3 本章小結(jié)1385.4 思考題139參考文獻(xiàn)140第6章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非監(jiān)督學(xué)習(xí)1416.1 尋找隱藏的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1416.2 若干算法1426.2.1 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)1426.2.2 期望-*大化1436.3 本章小結(jié)1466.4 思考題146參考文獻(xiàn)146第7章脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非監(jiān)督學(xué)習(xí)1477.1 赫布法則1477.2 STDP變種11507.2.1 憶阻突觸實(shí)現(xiàn)1507.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用：圖像識(shí)別1527.3 STDP變種21577.3.1 憶阻突觸實(shí)現(xiàn)1577.3.2 應(yīng)用：DVS與運(yùn)動(dòng)軌跡識(shí)別1587.3.3 憶阻突觸電導(dǎo)方差對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響1617.4 本章小結(jié)1637.5 思考題164參考文獻(xiàn)165第8章深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)1678.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介1678.2 基于模擬值的深度Q值網(wǎng)絡(luò)1688.2.1 吃還是不吃？這是個(gè)問(wèn)題1688.2.2 Bellman方程1698.2.3 Bellman方程求解1738.2.4 深度Q值網(wǎng)絡(luò)1778.2.5 若干優(yōu)化技術(shù)1798.2.6 憶阻突觸陣列實(shí)現(xiàn)1828.3 基于脈沖的深度Q值網(wǎng)絡(luò)1848.3.1 脈沖Q值學(xué)習(xí)1858.3.2 策略遷移1868.4 本章小結(jié)1868.5 思考題188參考文獻(xiàn)188第9章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1899.1 基本原理1909.1.1 特征提取：**層卷積核1909.1.2 特征提�。撼鼗�1919.1.3 特征提�。汉罄m(xù)層卷積核1919.1.4 分類(lèi)：拍平與全連接1929.2 二維憶阻陣列實(shí)現(xiàn)1929.2.1 負(fù)權(quán)重的電路實(shí)現(xiàn)1959.2.2 激活函數(shù)的電路實(shí)現(xiàn)1969.2.3 平均池化的電路實(shí)現(xiàn)1979.2.4 三維卷積核運(yùn)算的電路實(shí)現(xiàn)1989.2.5 權(quán)重更新的電路實(shí)現(xiàn)1989.2.6 卷積的并行實(shí)現(xiàn)2009.2.7 憶阻突觸陣列的非理想效應(yīng)2019.2.8 芯片級(jí)體系結(jié)構(gòu)2039.3 三維憶阻陣列實(shí)現(xiàn)2039.3.1 設(shè)計(jì)理念2039.3.2 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)實(shí)例2059.4 本章小結(jié)2089.5 思考題209參考文獻(xiàn)209第10章貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21010.1 不確定性來(lái)源與量化21010.1.1 乳腺腫瘤數(shù)據(jù)：標(biāo)簽交疊區(qū)難題21110.1.2 貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：量化不確定度21310.2 隨機(jī)失效突觸技術(shù)21410.2.1 隨機(jī)失效神經(jīng)元/突觸技術(shù)簡(jiǎn)介21410.2.2 隨機(jī)失效突觸與貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的等價(jià)性21710.2.3 蒙特卡羅-隨機(jī)失效突觸技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)21910.3 基于閾值轉(zhuǎn)換器件的硬件實(shí)現(xiàn)21910.3.1 基于OTS的隨機(jī)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(jié)22710.5 思考題227參考文獻(xiàn)228第11章全光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22911.1 光學(xué)突觸器件原理22911.2 基于集成光感器件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)23411.2.1 波分復(fù)用與光頻梳：高并行的光信息處理23411.2.2 全光卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)23511.3 本章小結(jié)23611.4 思考題237參考文獻(xiàn)237第12章其他應(yīng)用23812.1 稀疏編碼23812.1.1 原理23812.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案23912.1.3 憶阻交叉陣列實(shí)現(xiàn)24212.2 主成分分析24412.2.1 原理24512.2.2 憶阻交叉陣列實(shí)現(xiàn)24912.3 偏微分方程求解25512.3.1 原理25512.3.2 憶阻交叉陣列實(shí)現(xiàn)25812.3.3 問(wèn)題與改進(jìn)方案26412.4 本章小結(jié)26412.5 思考題266參考文獻(xiàn)267

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