基于MNIST的忆阻神经网络稳定性研究

摘要：

为了探究忆阻器的稳定性问题对忆阻神经网络性能的影响,基于等效电阻拓扑结构的忆阻器模型,搭建了一个将忆阻器作为突触的BP神经网络,并利用MNIST数据集对该网络进行训练和测试.忆阻器的稳定性问题通过设置忆阻器参数波动来模拟,最终发现忆阻器一定程度内的性能波动会促进神经网络的收敛,但波动过大则会降低网络的收敛速度.为了表征波动的临界程度,测得了基于忆阻器模型的各参数的最大波动范围,并进一步计算出忆阻器件工艺层次参量的取值范围,为忆阻神经网络硬件化中忆阻器件的工艺制造和选用提供了参考.

关键词：忆阻器、波动、BP神经网络、MNIST、稳定性

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61874079,61574102;武汉市应用基础前沿项目2018010401011289;武汉大学人才计划

在线出版日期：2019-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3-6,10