文档名：光电忆阻器用于突触仿生领域的研究进展
摘要：存算分离的传统计算模式已经无法满足信息爆炸时代对大数据处理的需求,因此,基于类神经网络的神经形态计算被广泛应用于人工智能的研究.随着集成技术的进步,新形态硬件系统开始进入大众视野,忆阻器作为新兴的除电容、电感和电阻之外的第四种基本电路元件,综合了光电子学、半导体科学等多领域的优点,能够为神经形态计算硬件化提供新的思路.本文首先简述了光电忆阻器件的基本结构、机制和脉冲时间依赖可塑性等类生物突触的功能;其次介绍了四种光电型和全光型忆阻器件;然后综述了光电忆阻器件的类脑特性,如模拟巴甫洛夫经典实验和味觉厌恶过程的联想式学习、习惯化和敏化模式的非联想式学习、具有"学习-遗忘-再学习"特征的经验学习,以及结合人工神经网络实现图像记忆、处理和识别等仿生功能;最后总结了光电忆阻器件在突触仿生领域所面临的挑战,并展望其在神经形态计算方向的广阔应用前景.
Abstract：Thetraditionalcomputingmodelhasbeenunabletomeettheneedsofbigdataprocessingintheeraofinformationexplosion.Therefore,neuromorphiccomputingbasedonneuralnetworksiswidelyusedinartificialintelligenceresearchtoaddressthoseneeds.Withthead-vancementsinintegrationtechnology,therehasbeenanincreasedfocusonthedevelopmentofnewhardwaresystems.Thememristor,whichisthefourthfundamentalcircuitelementinadditiontocapacitors,inductors,andresistors,combinesthebenefitsofoptoelectronics,semiconductorscience,andotherfields,andcanpresentnovelopportunitiesforthehardwareusedinthefieldofneuromorphiccomputing.Inthispaper,thefundamentalconceptsofoptoelectronicmemristorsandfunctionsofbiologicalsynapses,includingpulse-time-dependentplasticity,arepresented.Inaddition,fourcategoriesofoptoelectronicandfullyopticalmemristorsarestudied.Subsequently,thebrain-likepropertiesofoptoelectronicmemristorsarediscussed,includingassociativelearning,non-associativelearning,andexperientiallearning.AssociativelearningsimulatesPav-lov'sclassicexperimentandtasteaversion,whilenon-associativeleamingcompriseshabituationandsensitization.Moreover,imagememoriza-tion,imageprocessing,andpatternrecognitionbasedonmemristordeviceshavebeenrealizedusingartificialneuralnetworks.Finally,thechal-lengesandprospectsforsynapticbionicsandneuromorphiccomputingaresummarized.
作者：刘菁 张建 赵波Author：LIUJing ZHANGJian ZHAOBo
作者单位：江苏师范大学物理与电子工程学院,江苏徐州221116
刊名：材料导报
Journal：MaterialsReports
年，卷(期)：2024, 38(4)
分类号：TN361
关键词：光电忆阻器 生物突触 类脑特性 神经网络
Keywords：optoelectronicmemristor biologicalsynapse brain-likeproperty artificialneuralnetwork
机标分类号：TP301.6TP183TN312.8
在线出版日期：2024年4月1日
基金项目：光电忆阻器用于突触仿生领域的研究进展[
期刊论文] 材料导报--2024, 38(4)刘菁 张建 赵波存算分离的传统计算模式已经无法满足信息爆炸时代对大数据处理的需求,因此,基于类神经网络的神经形态计算被广泛应用于人工智能的研究.随着集成技术的进步,新形态硬件系统开始进入大众视野,忆阻器作为新兴的除电容、电感...参考文献和引证文献
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