Cuốn sách đề cập đến một loạt các mô hình, mạch và hệ thống được xây dựng bằng các thiết bị và mạng memristor trong các ứng dụng cho mạng nơ-ron. Nó được chia thành ba phần: (1) Thiết bị, (2) Mô hình và (3) Ứng dụng. Tính chất chuyển mạch điện trở là một khía cạnh quan trọng của memristor và có một số thiết kế về tính chất này được thảo luận trong cuốn sách này, chẳng hạn như trong bộ nhớ không bay hơi kim loại oxit/bán dẫn hữu cơ, chuyển mạch ở cấp độ nano và sự suy thoái của bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên điện trở và memristor dựa trên oxit graphene. Việc mô hình hóa memristor là cần thiết để đảm bảo rằng các thiết bị có thể được đưa vào sử dụng và cải thiện ứng dụng mới nổi. Trong cuốn sách này, nhiều mô hình memristor khác nhau được thảo luận, từ khuôn khổ toán học đến các triển khai trong SPICE và verilog, sẽ hữu ích cho những người thực hành và các nhà nghiên cứu để có được cơ sở về chủ đề này. Các ứng dụng của các mô hình memristor trong nhiều mạng nơ-ron khác nhau được thảo luận, bao gồm nhiều mô hình mạng nơ-ron, triển khai trong bộ chuyển đổi A/D và bộ nhớ thời gian phân cấp.

Abstract:

This book covers a range of models, circuits and systems built with memristor devices and networks in applications to neural networks. It is divided into three parts: (1) Devices, (2) Models and (3) Applications. The resistive switching property is an important aspect of the memristors, and there are several designs of this discussed in this book, such as in metal oxide/organic semiconductor nonvolatile memories, nanoscale switching and degradation of resistive random access memory and graphene oxide-based memristor. The modelling of the memristors is required to ensure that the devices can be put to use and improve emerging application. In this book, various memristor models are discussed, from a mathematical framework to implementations in SPICE and verilog, that will be useful for the practitioners and researchers to get a grounding on the topic. The applications of the memristor models in various neuromorphic networks are discussed covering various neural network models, implementations in A/D converter and hierarchical temporal memories.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Alex Pappachen James
Thông tin nhan đề:	Memristor and Memristive Neural Networks
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/130323
Mô tả vật lý:	324p.
Năm xuất bản:	2018