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题名纳电子学与神经形态芯片的新进展
被引量：3
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作者
赵正平
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机构
中国电子科技集团公司
专用集成电路重点实验室
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出处
《微纳电子技术》
北大核心
2018年第1期1-5,共5页
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文摘
综述了纳电子学和神经形态芯片进入新世纪后所处发展阶段以及近两年的最新进展。在纳电子领域,综述并分析了当今集成电路的发展现状,包括鳍式场效应晶体管（Fin FET）的发展、10 nm节点的技术突破、7 nm和5 nm节点的前瞻性技术研究以及三类后互补金属氧化物半导体（CMOS）器件（自旋电子器件、隧穿FET和碳纳米管栅的二维半导体Mo S2晶体管）的探索性研究,指出摩尔定律将沿着加强栅对沟道电子的控制（三栅和环栅）、更换高迁移率材料和采用新机理等技术路线继续前行。在神经形态芯片领域,综述并分析了神经形态芯片的发展历程、＂真北＂类脑芯片的技术创新和应用、当今嵌入式神经处理器的四个发展特点和采用新器件提高能量效率的探索。采用纳电子技术的神经形态芯片的发展将成为未来智能时代发展的基础。
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关键词
纳电子学
鳍式场效应晶体管(FinFET)
10
nm互补金属氧化物半导体(CMOS)
纳米线晶体管
自旋电子学
碳纳米管栅
神经形态芯片
类脑芯片
神经形态处理器
忆阻器
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Keywords
nanoelectronics
Fin field-effect transistor（FinFET）
10 nm complementary metal-oxide-semiconductor（CMOS）
nanowire transistor
spintronics
carbon nanotube gate
neuromorphic chip
class brain chip
neuromorphic processor
memristor
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分类号
TN3
[电子电信—物理电子学]
TN4
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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题名脉冲神经网络:模型、学习算法与应用
被引量：21
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作者
程龙
刘洋
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机构
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
中国科学院大学
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期923-937,共15页
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基金
国家自然科学基金项目(61422310
61633016
+1 种基金
61370032)
北京市自然科学基金项目(4162066)
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文摘
脉冲神经网络是目前最具有生物解释性的人工神经网络,是类脑智能领域的核心组成部分.首先介绍各类常用的脉冲神经元模型以及前馈和循环型脉冲神经网络结构;然后介绍脉冲神经网络的时间编码方式,在此基础上,系统地介绍脉冲神经网络的学习算法,包括无监督学习和监督学习算法,其中监督学习算法按照梯度下降算法、结合STDP规则的算法和基于脉冲序列卷积核的算法3大类别分别展开详细介绍和总结;接着列举脉冲神经网络在控制领域、模式识别领域和类脑智能研究领域的应用,并在此基础上介绍各国脑计划中,脉冲神经网络与神经形态处理器相结合的案例;最后分析脉冲神经网络目前所存在的困难和挑战.
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关键词
脉冲神经网络
脉冲神经元模型
学习算法
STDP规则
类脑智能
神经形态处理器
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Keywords
spiking neural network
spiking neuron model
learning algorithm
STDP rule
brain-inspired intelligence
neuromorphic processor
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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