Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 藍正豐 | en_US |
dc.contributor.author | LAN,ZHENG-FENG | en_US |
dc.contributor.author | 吳重雨 | en_US |
dc.contributor.author | WU,CHONG-YU | en_US |
dc.date.accessioned | 2014-12-12T02:07:20Z | - |
dc.date.available | 2014-12-12T02:07:20Z | - |
dc.date.issued | 1989 | en_US |
dc.identifier.uri | http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT782430138 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11536/54752 | - |
dc.description.abstract | 在本篇論文□,我們首先提出依據Grossberg 數學模型所製作的具學習能力之類神經 關連式記憶體。在這個數學模型□,包含了神經元狀態方程式、學習方程式和記憶方 程等三個方程式,而此模型乃利用相乘即相關性來做神經元狀態的改變與系統的學習 即改變神經鍵強度,而當學習完成之後,神經鍵強度即有高低不同值,但會隨時間逐 漸衰減,然而若所有神經鍵的衰減速度都一樣,則神經鍵與神經鍵之間的相對比例值 就可保持定值,這就是此模型能記憶的原理。為了能做出上述的記憶體,我們發展出 一個利用金氧半導體工作在次界區的新型電流型類比除法器,也就是說,除法器即為 記憶體所在,且它是不需脈波的。此外,亦做出一個利用金氧半導體工作在次臨界區 的新型電流型類比乘法器用以處理相關性。又利用電流流至電容可積分成為電壓來做 積分器,但因整個系統是以電流來做處理,所以再用半絕對值跨導式放大器將電壓轉 換成電流。另外利用柯希何夫電流定律做成類比加法電路。而輸入電路則做為輸入與 神經元間的緩衝器。完整電路已設計完成且以3.5 微米互補式金氧半導體製程技術製 造。整個系統運作已由 SPICE模擬驗証。我們發現此系統具有關連性、重新學習及多 重關連性的能力。此系統有自動學習,不需額外記憶體及不需額外控制脈波處理刷新 等優點,而缺點則為晶片面積大和錯誤容忍能力稍差。 | zh_TW |
dc.language.iso | zh_TW | en_US |
dc.subject | 學習能力 | zh_TW |
dc.subject | 類神經關連式記憶 | zh_TW |
dc.subject | 神經元狀態方程式 | zh_TW |
dc.subject | 學習方程式 | zh_TW |
dc.subject | 記憶方程式 | zh_TW |
dc.subject | 神經鍵強度 | zh_TW |
dc.subject | 金氧半導體 | zh_TW |
dc.title | 具學習能力之類神經關連式記憶體 | zh_TW |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.contributor.department | 電子研究所 | zh_TW |
Appears in Collections: | Thesis |