神經形態計算 - 類比電路

類比電路是神經形態計算機的基本組成部分。這些電路被設計成模擬生物神經元，生物神經元使用模擬訊號等連續值來處理資訊。在本節中，我們將解釋神經形態計算機中類比電路的元件、工作原理、特性和示例。

關鍵元件和流程

神經形態計算機中類比電路的基本構建塊是根據生物神經元建模的。以下是關鍵元件

• 神經元模型：類比電路的核心單元是生物神經元的模型，包括
  • 胞體：整合傳入訊號的細胞體。
  • 樹突：接收來自其他神經元的訊號的分支擴充套件。
  • 軸突：將訊號傳遞到其他神經元的長而細的纖維。
  • 突觸：神經元之間傳遞訊號的連線點。
• 訊號表示：在類比電路中，訊號表示為連續電壓或電流，類似於生物神經元在大腦中傳遞電脈衝的方式。
• 突觸權重：神經元之間連線的強度（突觸）由突觸權重表示，突觸權重可以隨時間調整以實現學習和適應。
• 整合：來自多個突觸的傳入訊號在胞體中整合，通常透過對加權訊號求和。
• 放電閾值：如果整合訊號超過閾值，則神經元放電，產生一個輸出脈衝，並將其傳遞到其他神經元。
• 非線性：生物神經元表現出非線性行為，其中它們的輸出與其輸入不成正比。類比電路複製這種非線性以獲得更符合生物學現實的行為。
• 可塑性：突觸連線的強度可以隨時間變化，這一過程稱為突觸可塑性，使電路能夠學習和適應。

示例：一個簡單的洩漏積分發放神經元

神經形態計算中最廣泛使用的模型之一是洩漏積分發放 (LIF) 神經元。該模型的操作可以用以下步驟描述

• 訊號整合：傳入訊號在胞體中整合，導致神經元的膜電位升高。
• 洩漏：膜電位隨時間逐漸衰減（洩漏），模擬離子跨神經元膜自然洩漏的情況。
• 放電：當膜電位達到閾值時，神經元放電，產生一個脈衝。
• 復位：放電後，膜電位重置到靜息值，準備接收下一個輸入。

類比電路的特性

以下是一些使類比電路成為神經形態計算理想選擇的關鍵特性

• 連續訊號處理：類比電路處理連續訊號，使它們能夠複製生物神經元中觀察到的分級、可變響應。
• 能效：類比電路需要更少的功率來執行，使其適用於大規模的、受大腦啟發的網路。
• 即時操作：這些電路即時處理訊號，以便立即響應變化的輸入。
• 適應性：類比電路與可塑性機制相結合時，可以根據學習的模式或經驗來調整其行為。
• 生物真實性：透過模擬生物神經元的連續、非線性響應，類比電路為受大腦啟發的計算提供了更準確的模型。