【摘 要】
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卷积神经网络在计算机视觉领域具有显著优势,然而在冯·诺伊曼架构的限制下,低功率设备使用卷积神经网络处理实时信息时存在性能瓶颈。为了突破这一瓶颈,研究者致力于实现基于存算一体架构的神经网络硬件系统。忆阻器具有非易失性、阻值可变等特点,是实现存算一体架构的有力竞争者。然而目前使用的二端口忆阻器,其阻值容易随着读取次数的累加而发生变动,不利于提高神经网络硬件系统的稳定性和可靠性。多端口忆阻器在传统二端口
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卷积神经网络在计算机视觉领域具有显著优势,然而在冯·诺伊曼架构的限制下,低功率设备使用卷积神经网络处理实时信息时存在性能瓶颈。为了突破这一瓶颈,研究者致力于实现基于存算一体架构的神经网络硬件系统。忆阻器具有非易失性、阻值可变等特点,是实现存算一体架构的有力竞争者。然而目前使用的二端口忆阻器,其阻值容易随着读取次数的累加而发生变动,不利于提高神经网络硬件系统的稳定性和可靠性。多端口忆阻器在传统二端口忆阻器的基础上增加了控制端口,能够更精准地控制阻值变化,在神经网络硬件系统研究中更具优势。本文基于课题组建模的多端口忆阻器模型,提出了一种单选择器单电阻(1-selector-1-resistor,1S-1R)结构,使用多端口忆阻器作为选择器,二端口忆阻器存储数据。为了验证本文提出的1S-1R结构在神经网络硬件系统的有效性,做了以下工作:(1)利用1S-1R结构构建突触单元以及交叉阵列,并使用1S-1R交叉阵列实现同或计数操作。其中突触单元可以实现二值正负权重存储和按位同或运算,交叉阵列的列电路通过累加突触单元的输出电流实现计数运算。(2)使用二值化算法对Le Net网络进行修改,对修改后的二值Le Net网络进行训练,并把训练得到识别率最高的模型保存下来。(3)使用1S-1R交叉阵列替换二值Le Net的卷积层,把训练好的模型权重映射到1S-1R交叉阵列中,实现前向传播。与全精度Le Net网络相比,二值Le Net网络的存储资源消耗减少了44.28%,经过10轮训练后,二值Le Net网络的识别率可以达到98%以上,与全精度网络非常接近。同时实验中对忆阻Le Net网络进行了验证,实验表明:随机选择MNIST中数字为0到9的100张图片进行测试,忆阻Le Net网络的电路卷积层和二值Le Net网络的二值卷积层的输出特征图一致。上述实验证明了本文工作的有效性,同时也为基于多端口忆阻器的卷积神经网络实际应用提供了思路。
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