一种用于脉冲时序和速率依赖型突触可塑性的神经形态VLSI设计
摘要：基于三元组的突触时序相关可塑性（Triplet-based Spike Timing Dependent Plasticity，TSTDP）是一种功能强大的突触可塑性规则，能够超越传统的基于成对的时序相关可塑性（Pair-based Spike Timing Dependent Plasticity，PSTDP）。实验证明，TSTDP能够重现各种生物实验的结果，而PSTDP规则无法实现。此外，研究表明，基于蜜蜂库珀-库珀-芒罗（Bienenstock-Cooper-Munro，BCM）突触可塑性规则的行为也可以从TSTDP规则中产生。本文提出了TSTDP规则的模拟实现。所提出的 VLSI 电路采用 AMS 0.35 微米 CMOS 工艺设计，并使用 Synopsys 和 Cadence 工具的设计工具包进行模拟。模拟结果表明，所提出的电路能够根据一组不同的脉冲模式之间的时序差异改变突触权重。此外，该电路还能产生类似于 BCM 的学习规则，即基于速率的规则。为了模拟实现环境，对所提出的电路进行了 1000 次 Monte Carlo（MC）分析。根据所呈现的 MC 模拟分析和微调电路的模拟结果，可以减轻概念验证电路中的工艺变异效应，但在大规模神经网络中需要使用实际的变异感知设计技术来保证高电路性能。我们相信，所提出的设计可以在未来的 VLSI 实现中发挥重要的作用，包括基于时序和速率的神经形态学学习系统。
作者：Mostafa Rahimi Azghadi, Said Al-Sarawi, Derek Abbott, Nicolangelo Iannella
论文ID：1304.0090
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2013-04-02