忆阻突触耦合Hopfield神经网络的动力学研究

"这篇论文探讨了忆阻突触耦合的Hopfield神经网络在初始条件影响下的动力学特性。通过引入非理想的忆阻突触，模拟神经元间因膜电位差产生的电磁感应电流，建立了一个4维的忆阻Hopfield神经网络模型。研究了不同忆阻突触耦合强度下系统复杂动力学行为的变化，并强调了这些行为与系统初态的密切关系。此外，还设计了该网络的模拟等效电路，并用PSIM软件进行了电路仿真，以验证MATLAB数值仿真的准确性。" 本文重点介绍了忆阻器在神经网络中的应用，特别是其对Hopfield神经网络动力学的影响。Hopfield神经网络，通常用于模拟大脑中神经元之间的交互，是一种用于存储和检索信息的模型。在传统Hopfield网络中，突触权重是固定的，而在本文提出的模型中，忆阻突触的引入引入了一种新的动态元素。 忆阻器是一种非线性的电子元件，其电阻值取决于过去施加的电压历史，因此它可以模拟生物神经元中突触的可塑性。当两个相邻神经元的膜电位存在差异时，会产生物质交换，即电磁感应电流。这种现象在文中通过非理想的忆阻突触来模拟，以此构建了一个4维的忆阻Hopfield神经网络模型，增加了网络的动力学复杂性。 论文通过理论分析和数值仿真，深入研究了不同忆阻突触耦合强度下网络的动力学行为。这包括了吸引域的大小、混沌行为的出现、周期振荡以及可能的不稳定性。特别地，作者们发现这些动力学特性对系统的初始状态非常敏感，这意味着即使微小的初始条件变化也可能导致截然不同的动态响应，这是忆阻器引入后的一个显著特征。 为了进一步验证这些理论发现，论文还设计了忆阻Hopfield神经网络的模拟电路，并使用PSIM进行电路仿真。这一环节不仅证实了MATLAB数值仿真的正确性，也为硬件实现提供了基础。 这篇论文揭示了忆阻突触在Hopfield神经网络中的潜在作用，以及它们如何影响网络的动力学特性，特别是在初始条件敏感性方面的显著影响。这为理解和设计更接近生物神经系统的计算模型提供了新的视角，也为未来的神经形态计算和记忆系统的设计提供了理论依据。