●譯者序
前言
致謝
作者簡介
第1章導論1
1.1發現1
1.2憶阻器2
1.2.1定義2
1.2.2理想憶阻器的直流響應4
1.2.3理想憶阻器的交流響應4
1.2.4理想憶阻器的交流響應：更高的頻率5
1.2.5進一步觀察6
1.2.6小結8
1.3憶阻器件和繫統8
1.3.1定義8
1.3.2電阻開關機制9
1.3.3離子傳輸10
1.3.4導電絲的形成11
1.3.5相變轉換12
1.3.6諧振隧穿二極管14
1.3.7磁阻式存儲器、納米粒子和多態器件15
1.4神經形態計算17
1.4.1憶阻突觸18
1.4.2憶18
1.4.3憶阻神經網絡19
1.5本章總結22
致謝22
參考文獻23
第2章交叉陣列存儲模擬和性能評估27
2.1引言27
2.1.1動機27
2.1.2其他存儲器28
2.1.3非晶硅交叉陣列29
2.2結構30
2.2.1交叉陣列模型32
2.3寫入策略和電路實現35
2.4讀取策略和電路實現37
2.5存儲架構40
2.6功耗45
2.6.1功耗估計45
2.6.2靜態功率分析建模48
2.7噪聲分析51
2.8面積開銷53
2.8.1基於庫的繫統設計60
2.9技術比較62
參考文獻62
第3章基於憶阻器的數字存儲器65
3.1引言65
3.2憶阻存儲器的自適應讀寫66
3.3仿真結果68
3.3.1高狀態仿真68
3.3.2背景電阻掃描69
3.3.3最小阻值掃描71
3.3.4二極管洩漏電流71
3.3.5功率建模72
3.4自適應方法的結果與討論75
3.5本章總結77
參考文獻77
第4章多級存儲架構79
4.1引言79
4.2多狀態存儲架構81
4.2.1架構81
4.2.2讀/寫電路82
4.2.3陣列電壓偏置方案83
4.2.4讀/寫操作流程84
4.2.5狀態由來84
4.3讀/寫操作86
4.3.1讀/寫仿真86
4.3.2讀取的干擾88
4.4變化的影響90
4.4.1編程電壓的變化90
4.4.2串聯電阻的變化91
4.4.3減少影響的讀取方案91
4.4.4陣列寫入後的電阻分布93
4.5本章總結94
參考文獻94
第5章搭建憶阻器的神經形態組件98
5.1引言98
5.2使用憶阻器實現神經形態功能99
5.2.1側抑制99
5.2.2返回抑制100
5.2.3重合檢測100
5.3CMOS憶阻器神經形態芯片103
5.3.1模擬示例:位置檢測器103
5.3.2數字示例：多功能芯片架構107
5.4本章總結110
參考文獻111
第6章基於憶阻器的值迭代114
6.1引言114
6.2Q學習和憶阻器建模115
6.3迷宮搜索應用116
6.3.1介紹116
6.3.2硬件架構117
6.3.3Q學習的硬件連接119
6.4結果與討論120
6.5本章總結121
參考文獻121
第7章基於隧道的細胞非線性網絡結構在圖像處理中的應用123
7.1引言123
7.2CNN工作原理124
7.2.1基於Chua和Yang模型的CNN124
7.2.2基於RTD模型的CNN方程125
7.2.3不同CNN模型之間的比較126
7.3電路分析127
7.3.1穩定性128
7.3.2建立時間128
7.4仿真結果131
7.5本章總結133
參考文獻134
第8章多峰諧振隧穿二極管的彩色圖像處理136
8.1引言136
8.2基於多峰諧振隧穿二極管的彩色圖像處理器138
8.3顏色表示方法140
8.4顏色量化141
8.4.1實現和結果141
8.4.2建立時間分析143
8.4.3能耗分析143
8.5光滑函數144
8.5.1運行與結果144
8.5.2穩定時間145
8.5.3能耗分析145
8.6顏色提取146
8.7與數字信號處理芯片的比較149
8.8穩定性150
8.9本章總結151
參考文獻152
第9章基於諧振隧穿二極管陣列的速度調諧濾波器設計154
9.1引言154
9.2基於RTD的速度調諧濾波器陣列155
9.2.1傳統速度調諧濾波器155
9.2.2諧振隧穿二極管156
9.2.3速度調諧濾波器158
9.3繫統分析162
9.3.1速度調諧濾波器的時延分析162
9.3.2速度調諧濾波器的功耗分析163
9.3.3速度調諧濾波器的穩定性166
參考文獻168
第10章基於量子點和可變電阻器件的可編程人工視網膜圖像處理169
10.1引言169
10.2CNN結構170
10.2.1諧振隧穿二極管模型與偏置170
10.2結構171
10.3編程可變電阻連接172
10.4分析建模175
10.4.1邊緣檢測175
10.4.2線條檢測177
10.5仿真結果178
10.5.1邊緣檢測178
10.5.2線條檢測181
10.6本章總結181
參考文獻181
第11章基於憶阻器的非線性細胞/神經網絡:設計、分析及應用183
11.1引言183
11.2憶阻器基礎184
……

本書旨在深入了解納米級器件的工作原理，重點介紹非易失性存儲器、神經網絡訓練/學習的各種應用的神經形態電路的設計，以及圖像處理。

(美)皮納基·馬祖姆德 等 著 於永斌,胡小方,符藝原 譯