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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在生物启发计算与神经形态系统中的融合应用.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在生物启发计算与神经形态系统中的融合应用
——从脉冲神经网络到存算一体神经形态芯片
引言
生物启发计算和神经形态系统是AI计算的重要发展方向。存算一体芯片的模拟计算特性与神经形态计算的脉冲处理特性天然契合，在存算一体芯片中实现脉冲神经网络（SNN）和突触可塑性（STDP），可以实现低功耗、高能效的神经形态计算。在生物启发计算中，存算一体芯片可以用于模拟生物神经元的脉冲发放和突触权重的更新，实现类脑计算。本文系统分析面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在生物启发计算与神经形态系统中的融合应用。
神经形态计算的基本原理
脉冲神经元
脉冲神经元是神经形态计算的基本单元：
1. LIF模型：泄漏积分发放模型，膜电位随时间泄漏，在输入脉冲累积到阈值时发放脉冲，是神经形态计算中最常用的神经元模型。
2. IF模型：积分发放模型，膜电位随时间积分，在输入脉冲累积到阈值时发放脉冲，是LIF模型的简化。
3. 自适应LIF模型：在LIF模型的基础上引入自适应机制，调节神经元的发放阈值和不应期，提高神经元的计算能力。
突触可塑性
突触可塑性是神经形态学习的基础：
1. STDP：尖峰时间依赖可塑性，根据突触前和突触后脉冲的时间差，调整突触权重，时间差越小，权重变化越大。
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