25、硅突触与硅耳蜗电路技术解析

硅突触与硅耳蜗电路技术解析

硅突触技术

二进制静态随机存取存储器(SRAM)STDP 电路

二进制静态随机存取存储器(SRAM)的 STDP 电路由三个子电路组成:衰减、积分器和 STDP SRAM。其工作原理如下:
- 增强过程 :衰减模块会记住最后一个突触前脉冲。当该脉冲出现时,其电容充电,之后线性放电。突触后脉冲会对电容上剩余的电荷进行采样,将其通过一个指数函数处理,然后将得到的电荷注入积分器。此后,该电荷线性衰减。在突触后脉冲到来时,作为交叉耦合反相器对的 SRAM 会读取积分器电容上的电压。如果该电压超过阈值,SRAM 状态会从抑制转变为增强(nLTD 变高,nLTP 变低)。
- 抑制过程 :STDP 电路的抑制部分与增强部分完全对称,不同之处在于它对突触后激活后再出现的突触前激活做出响应,并将 SRAM 的状态从增强转变为抑制(nLTP 变高,nLTD 变低)。当 SRAM 处于增强状态时,突触前脉冲会激活主神经元的突触;否则,该脉冲无效。SRAM 的输出会激活一个对数域突触电路。

突触电路的发展历程

突触电路的发展历经多年,不同的研究者做出了各种贡献,以下是部分发展历程的梳理:
|研究者|年份|成果|
| ---- | ---- | ---- |
|Mead|1989|脉冲增量电流突触|
|Boahen|1997|CM 二极管积分器|
|Lazzaro|1994|线性、可调节下降时间|
|Hafliger 等|1999|长期可塑性|
|Vogelstein 等|2004|基

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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