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脈沖神經網絡與類腦芯片設計 版權信息
- ISBN：9787030812773
- 條形碼：9787030812773 ; 978-7-03-081277-3
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
脈沖神經網絡與類腦芯片設計 內容簡介
本書嘗試闡述脈沖神經網絡與神經形態處理器芯片的基本設計方法，以實現物端智能設備的能效和性能優化。本書首先介紹物端智能計算領域的背景與研究現狀，然后從基本的脈沖神經元模型出發，介紹脈沖神經網絡相關的基礎知識和技術，再以多款典型物端神經形態處理器為例，詳細介紹物端神經形態芯片的算法、架構和電路協同設計優化方法，為進一步研究物端神經計算新模型及神經形態硬件新架構開拓思路。
脈沖神經網絡與類腦芯片設計 目錄
目錄第1章 緒論 11.1 人工智能發展背景 21.2 物端智能計算 31.3 脈沖神經網絡和神經形態處理器 41.4 國內外研究現狀 6參考文獻 8第2章 脈沖神經網絡模型及學習規則基礎 132.1 **脈沖神經元模型 132.1.1 泄漏積分點火神經元模型 132.1.2 Izhikevich神經元模型 152.1.3 神經元模型的選擇 152.2 SNN結構 162.2.1 前向連接 162.2.2 側抑制連接 162.3 仿生學習規則 182.3.1 STDP學習規則及實現方式 182.3.2 三因子STDP 202.3.3 Tempotron學習規則及實現方式 212.4 輸入脈沖編碼 232.4.1 泊松速率編碼 232.4.2 脈沖間隔編碼 232.4.3 *次脈沖時間編碼 242.4.4 動態視覺傳感器物理編碼 242.4.5 輸入編碼方法對比 252.5 輸出脈沖解碼 252.6 物端SNN模型評估常用基準數據集 26參考文獻 27第3章 脈沖極限學習機 283.1 脈沖極限學習機模型 283.1.1 模型結構和特點 283.1.2 三元R-STDP學習規則 293.2 脈沖極限學習機神經形態處理器設計 313.2.1 處理器架構及特點 313.2.2 關鍵模塊電路設計 333.3 脈沖極限學習機的FPGA原型實現 343.3.1 FPGA原型系統及性能測試 343.3.2 工作對比 35參考文獻 37第4章 三重類腦神經形態處理器 384.1 三重類腦學習機制 384.1.1 模型結構和特點 384.1.2 學習規則 424.2 三重類腦神經形態處理器設計 444.2.1 處理器架構及特點 444.2.2 關鍵模塊電路設計 464.3 三重類腦神經形態處理器的FPGA原型及ASIC實現 504.3.1 FPGA原型系統及性能測試 504.3.2 與其他基于FPGA實現的物端神經形態處理器對比 554.3.3 ASIC原型芯片及性能指標 554.3.4 與其他ASIC物端神經形態處理器對比 57參考文獻 59第5章 脈沖域壓縮感知神經形態處理器 605.1 脈沖域壓縮感知網絡模型 605.1.1 模型結構和特點 605.1.2 誤差觸發的輕量級學習規則 625.2 脈沖域壓縮感知神經形態處理器設計 635.2.1 處理器架構及特點 635.2.2 關鍵模塊電路設計 645.3 脈沖域壓縮感知處理器的FPGA原型實現 665.3.1 FPGA原型系統及性能測試 665.3.2 工作對比 69參考文獻 71第6章 多層SNN片上學**經形態處理器：MorphBungee-Ⅰ 726.1 多層SNN學習規則 726.2 “魔法棒-Ⅰ ”神經形態處理器架構及電路設計 746.2.1 處理器架構及特點 746.2.2 關鍵模塊電路設計 776.3 “魔法棒-Ⅰ ”神經形態處理器芯片ASIC原型實現及測試 816.3.1 ASIC原型芯片及性能測試 816.3.2 工作對比 83參考文獻 86第7章 多層SNN片上學**經形態處理器：MorphBungee-Ⅱ 887.1 DeepTempo學習規則優化 887.2 “魔法棒-Ⅱ ”神經形態處理器架構及電路設計 907.2.1 處理器架構及特點 907.2.2 關鍵模塊電路設計 957.3 “魔法棒-Ⅱ ”神經形態處理器芯片ASIC原型實現及測試 997.3.1 ASIC原型芯片及性能測試 997.3.2 工作對比 104參考文獻 107第8章 未來展望：基于憶阻器的神經形態處理器 109參考文獻 110
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