纳米忆阻器与神经形态计算

本书旨在深入了解纳米级器件的工作原理，重点介绍非易失性存储器、神经网络训练/学习的各种应用的神经形态电路的设计，以及图像处理。

皮纳基·马祖姆德（Pinaki Mazumder），美国密歇根大学电气工程与计算机科学系教授，他的研究兴趣包括对于量子MOS、自旋电子学、欺骗等离子体、共振隧穿器件等新兴技术的CMOS超大规模集成电路设计、半导体存储系统、CAD工具和电路设计。

译者序
前言
致谢
作者简介
第1章导论1
1.1发现1
1.2忆阻器2
1.2.1定义2
1.2.2理想忆阻器的直流响应4
1.2.3理想忆阻器的交流响应4
1.2.4理想忆阻器的交流响应：更高的频率5
1.2.5进一步观察6
1.2.6小结8
1.3忆阻器件和系统8
1.3.1定义8
1.3.2电阻开关机制9
1.3.3离子传输10
1.3.4导电丝的形成11
1.3.5相变转换12
1.3.6谐振隧穿二极管14
1.3.7磁阻式存储器、纳米粒子和多态器件15
1.4神经形态计算17
1.4.1忆阻突触18
1.4.2忆阻神经元18
1.4.3忆阻神经网络19
1.5本章总结22
致谢22
参考文献23
第2章交叉阵列存储模拟和性能评估27
2.1引言27
2.1.1动机27
2.1.2其他存储器28
2.1.3非晶硅交叉阵列存储单元29
2.2结构30
2.2.1交叉阵列模型32
2.3写入策略和电路实现35
2.4读取策略和电路实现37
2.5存储架构40
2.6功耗45
2.6.1功耗估计45
2.6.2静态功率分析建模48
2.7噪声分析51
2.8面积开销53
2.8.1基于库的系统设计60
2.9技术比较62
参考文献62
第3章基于忆阻器的数字存储器65
3.1引言65
3.2忆阻存储器的自适应读写66
3.3仿真结果68
3.3.1高状态仿真68
3.3.2背景电阻扫描69
3.3.3最小阻值扫描71
3.3.4二极管泄漏电流71
3.3.5功率建模72
3.4自适应方法的结果与讨论75
3.5本章总结77
参考文献77
第4章多级存储架构79
4.1引言79
4.2多状态存储架构81
4.2.1架构81
4.2.2读/写电路82
4.2.3阵列电压偏置方案83
4.2.4读/写操作流程84
4.2.5状态由来84
4.3读/写操作86
4.3.1读/写仿真86
4.3.2读取相邻单元的干扰88
4.4变化的影响90
4.4.1编程电压的变化90
4.4.2串联电阻的变化91
4.4.3减少影响的读取方案91
4.4.4阵列写入后的电阻分布93
4.5本章总结94
参考文献94
第5章搭建忆阻器的神经形态组件98
5.1引言98
5.2使用忆阻器实现神经形态功能99
5.2.1侧抑制99
5.2.2返回抑制100
5.2.3重合检测100
5.3CMOS忆阻器神经形态芯片103
5.3.1模拟示例:位置检测器103
5.3.2数字示例：多功能芯片架构107
5.4本章总结110
参考文献111
第6章基于忆阻器的值迭代114
6.1引言114
6.2Q学习和忆阻器建模115
6.3迷宫搜索应用116
6.3.1介绍116
6.3.2硬件架构117
6.3.3Q学习的硬件连接119
6.4结果与讨论120
6.5本章总结121
参考文献121
第7章基于隧道的细胞非线性网络结构在图像处理中的应用123
7.1引言123
7.2CNN工作原理124
7.2.1基于Chua和Yang模型的CNN124
7.2.2基于RTD模型的CNN方程125
7.2.3不同CNN模型之间的比较126
7.3电路分析127
7.3.1稳定性128
7.3.2建立时间128
7.4仿真结果131
7.5本章总结133
参考文献134
第8章多峰谐振隧穿二极管的彩色图像处理136
8.1引言136
8.2基于多峰谐振隧穿二极管的彩色图像处理器138
8.3颜色表示方法140
8.4颜色量化141
8.4.1实现和结果141
8.4.2建立时间分析143
8.4.3能耗分析143
8.5光滑函数144
8.5.1运行与结果144
8.5.2稳定时间145
8.5.3能耗分析145
8.6颜色提取146
8.7与数字信号处理芯片的比较149
8.8稳定性150
8.9本章总结151
参考文献152
第9章基于谐振隧穿二极管阵列的速度调谐滤波器设计154
9.1引言154
9.2基于RTD的速度调谐滤波器阵列155
9.2.1传统速度调谐滤波器155
9.2.2谐振隧穿二极管156
9.2.3速度调谐滤波器158
9.3系统分析162
9.3.1速度调谐滤波器的时延分析162
9.3.2速度调谐滤波器的功耗分析163
9.3.3速度调谐滤波器的稳定性166
参考文献168
第10章基于量子点和可变电阻器件的可编程人工视网膜图像处理169
10.1引言169
10.2CNN结构170
10.2.1谐振隧穿二极管模型与偏置170
10.2.2单元结构171
10.3编程可变电阻连接172
10.4分析建模175
10.4.1边缘检测175
10.4.2线条检测177
10.5仿真结果178
10.5.1边缘检测178
10.5.2线条检测181
10.6本章总结181
参考文献181
第11章基于忆阻器的非线性细胞/神经网络:设计、分析及应用183
11.1引言183
11.2忆阻器基础184
……