24、基于事件的神经形态系统中的硅突触技术解析

基于事件的神经形态系统中的硅突触技术解析

1. 引言

在神经形态系统的研究中，硅突触的设计与实现是至关重要的一环。不同类型的硅突触电路具有各自独特的特性和功能，能够模拟生物突触的多种行为，为构建更接近生物神经系统的人工系统提供了可能。本文将详细介绍几种常见的硅突触电路，包括基于事件的突触电路、基于电导的突触电路、NMDA 突触电路以及动态可塑性突触电路等。

2. 基于事件的突触电路

这种电路的动态特性与对数域积分器突触电路几乎相同，但有一个关键区别：在该电路中，$I_w/I_{\tau}$ 项乘以了 $I_{gain}$，而不是对数域积分器解中的 $I_0$。这个增益项可以用来放大充电阶段的响应幅度，从而解决了为极短持续时间的输入尖峰生成足够大的电荷包并注入神经元积分电容的问题，同时将所有电流保持在亚阈值状态，且无需额外的脉冲扩展电路。

与对数域电路相比，该电路还有一个额外的优势，即其布局不需要为 pFET 提供隔离阱结构。尽管这种电路不如许多突触电路紧凑，但它是唯一能够在不使用额外输入脉冲扩展电路的情况下，重现生物突触突触后电流中观察到的指数动态特性的电路。此外，该电路可以独立控制时间常数、突触权重和突触缩放参数。通过 $V_{thr}$ 参数获得的额外自由度可用于全局缩放共享相同 $V_{thr}$ 偏置的 DPI 电路的效率，这一特性可用于实现与作用于突触权重节点 $V_w$ 的局部基于尖峰的可塑性机制互补的全局稳态可塑性机制。

3. 基于电导的突触电路

3.1 基于电导的突触模型

在之前描述的突触电路中，突触后电流 $I_{syn}$ 几乎与膜电压 $V_m$ 无关，因为突触的输出来自处于饱和状态的晶