潘若冰
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胡丽娟
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曹鸿涛
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竺立强
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李俊
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李康
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梁凌燕
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张洪亮
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高俊华
,
诸葛飞
材料科学与工程学报
doi:10.14136/j.cnki.issn 1673-2812.2017.02.013
本文采用ZnO忆阻器模拟了生物神经突触的记忆和学习功能.ZnO突触器件表现出典型的随时间指数衰减的突触后兴奋电流(EPSC),以及EPSC的双脉冲增强行为.在此基础上,实现了学习-遗忘-再学习的经验式学习行为,以及四种不同种类的电脉冲时刻依赖可塑性学习规则.ZnO突触器件实现了超低能耗操作,单次突触行为能耗最低为1.6pJ,表明其可以用来构筑未来的人工神经网络硬件系统,最终开发出与人脑结构类似的认知型计算机以及类人机器人.
关键词:
忆阻器
,
神经突触器件
,
人工神经网络
,
ZnO
