【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,計(jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)愈加龐大,需要解決的問題種類也更加的豐富。但基于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)電子計(jì)算機(jī)受限于存儲與計(jì)算器之間的通道,同時(shí)其計(jì)算能力的提升存在瓶頸,面對模式識別、自動(dòng)控制、學(xué)習(xí)等任務(wù)時(shí)顯得束手無策。神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算是模擬人腦工作方式的一種計(jì)算方法,使用非馮·諾依曼結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)計(jì)算,具有與人腦相同的優(yōu)點(diǎn),包括并行性、冗余性等,對解決上述問題具有天然的優(yōu)勢。光學(xué)方法具有高帶寬、高度并行、低能耗等優(yōu)點(diǎn),是實(shí)現(xiàn)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的理想方式。光學(xué)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵在于單個(gè)光學(xué)神經(jīng)元、光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制以及大規(guī)模光學(xué)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的研究。近十年來,光學(xué)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算逐漸成為了研究熱點(diǎn),但其研究仍處于起步階段。本論文在國家自然基金的支持下開展光學(xué)神經(jīng)元及學(xué)習(xí)機(jī)制的研究,深入研究了多種不同的光學(xué)神經(jīng)元模型,包括基于分立光學(xué)器件的連續(xù)光電sigmoid人工神經(jīng)元、光學(xué)LIF(leaky-integrate-fire)神經(jīng)元,基于集成光學(xué)結(jié)構(gòu)的積分器脈沖神經(jīng)元和振蕩器脈沖神經(jīng)元,同時(shí)研究了光學(xué)脈沖神經(jīng)元的學(xué)習(xí)機(jī)制,研究成果對光學(xué)神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的發(fā)展具有重要意義。本論文主要?jiǎng)?chuàng)新研究成果如下。1.基于半導(dǎo)體光放大器(semiconductor optical amplifier,SOA)的非線性偏振旋轉(zhuǎn)效應(yīng)(nonlinear polarization rotation,NPR),提出了一種連續(xù)光電 sigmoid神經(jīng)元模型,使用光注入和電注入分別模擬神經(jīng)元的興奮性輸入和抑制性輸入,可以實(shí)現(xiàn)sigmoid傳遞函數(shù)。實(shí)驗(yàn)研究了 SOA偏置電流、探測光功率和初始偏振態(tài)對光電sigmoid神經(jīng)元傳遞函數(shù)的影響。2.基于SOA的NPR效應(yīng),提出了一種光學(xué)LIF神經(jīng)元模型。通過設(shè)置探測光的初始偏振態(tài),可以分別模擬興奮性和抑制性LIF神經(jīng)元。同時(shí)基于SOA的交叉增益調(diào)制效應(yīng)提出了一種脈沖時(shí)間依賴可塑性(spike-timing-dependent plasticity,STDP)學(xué)習(xí)光路,可以實(shí)現(xiàn)多種STDP學(xué)習(xí)機(jī)制。實(shí)驗(yàn)研究了 SOA偏置電流、光功率、脈沖寬度對學(xué)習(xí)窗口以及窗口高度的影響。3.基于垂直腔面發(fā)射激光器-飽和吸收體(VCSEL-SA)級聯(lián)結(jié)構(gòu)的Q開關(guān)效應(yīng),提出了一種使用相干光和非相干光作為興奮性輸入的VCSEL-SA光學(xué)脈沖神經(jīng)元方案。研究了 VCSEL-SA光學(xué)脈沖神經(jīng)元在不同有源區(qū)驅(qū)動(dòng)電流、SA區(qū)驅(qū)動(dòng)電流等參數(shù)條件下的分岔規(guī)律,以及興奮性工作條件。理論研究了 VCSEL-SA光學(xué)脈沖神經(jīng)元在非相干光輸入和相干光輸入條件下,單脈沖和雙脈沖注入時(shí)的脈沖響應(yīng)特性,包括閾值、響應(yīng)時(shí)間、響應(yīng)脈沖特性、不應(yīng)期等。4.通過在微環(huán)諧振腔上覆蓋相變材料VO2,提出了一種微環(huán)脈沖神經(jīng)元的閾值可塑性方案。研究了微環(huán)脈沖神經(jīng)元的分岔規(guī)律,并建立了 VO2材料的PI遲滯模型。結(jié)合微環(huán)諧振腔的耦合模理論,研究了初始工作溫度、VO2覆蓋長度、輸入光幅度等因素對微環(huán)脈沖神經(jīng)元閾值的影響。
【圖文】：

緒論邋也稱為“全或無”（Ａｌｌ－ｏｒ－Ｎｏｎｅ）特性。逡逑（６）不應(yīng)期，指生物神經(jīng)元在電刺激作用下產(chǎn)生動(dòng)作電位輸出后的一段在此期間，，電刺激無法使得生物神經(jīng)元再次產(chǎn)生動(dòng)作電位輸出。逡逑（７）突觸可塑性。兩個(gè)神經(jīng)元之間的突觸連接強(qiáng)度可以增強(qiáng)、減弱和（８）輸出延時(shí)發(fā)放。足夠強(qiáng)的電刺激輸入到生物神經(jīng)元后需要經(jīng)歷一才能使得其產(chǎn)生動(dòng)作電位輸出。逡逑ｄｅｎｄｒｉｔｅ逡逑

建立在脈沖神經(jīng)元的基礎(chǔ)上［２４］，被稱為脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。脈沖神經(jīng)元模型更加接近逡逑生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，可以更準(zhǔn)確的描述實(shí)際生物神經(jīng)系統(tǒng)。逡逑典型的人工神經(jīng)元基本結(jié)構(gòu)如圖１２３所示，可以使用數(shù)學(xué)語言來描述［２９］，主逡逑要包含四個(gè)部分：權(quán)值、延時(shí)、累加器和傳遞函數(shù)。人工神經(jīng)元＿／的；ｔ個(gè)輸入Ｘ丨，Ｘ２，…，逡逑與權(quán)值分別對應(yīng)。權(quán)值下標(biāo)由兩個(gè)元素組成，第一個(gè)元素代表連逡逑接的目標(biāo)神經(jīng)元編號，第二個(gè)元素代表連接的源神經(jīng)元編號。將輸入Ａ與對應(yīng)權(quán)逡逑值？相乘可以實(shí)現(xiàn)加權(quán)處理；再經(jīng)延時(shí)和累加器可以得到人工神經(jīng)元的凈輸入Ｋ逡逑如式（１．２．１）所示。逡逑＇（’）＝＝＾．＝１邋—邋（１．２．１）逡逑凈輸入送入傳遞函數(shù)［可以得到人工神經(jīng)元的輸出乃．，如式（１．２．２）所示。逡逑ｙＪ（ｔ）邋＝邋Ｆ［ｖＪ0）］邐（１．２．２）逡逑將人工神經(jīng)元與生物神經(jīng)元相對照，則人工yL經(jīng)元的輸入對應(yīng)于來自其它生逡逑物神經(jīng)元的電刺激；權(quán)值對應(yīng)于突觸連接強(qiáng)度；延時(shí)對應(yīng)于樹突長度；累加器和逡逑傳遞函數(shù)對應(yīng)于細(xì)胞體；凈輸入對應(yīng)于膜電位；輸出對應(yīng)于生物神經(jīng)元的輸出動(dòng)逡逑作電位。逡逑ｉｎｐｕｔｓ邋ｗｅｉｇｈｔｓ邋ｄｅｌａｙｓ逡逑ｒ邐ｉ邐ｎ邋二二邋＾邋ｉ逡逑Ｉ邐１邐！邐Ｊ邐Ｌａ，邐Ｊ＿逡逑ｉ邐
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP338

【參考文獻(xiàn)】

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1 劉明;張明江;王安幫;王龍生;吉勇寧;馬U

本文編號：2685693