Analog VLSI Implementation of Neural Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Mead, Carver; Ismail, Mohammed; Mead, Carver

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:1989-8-31

价格:USD 209.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792390404

丛书系列:

图书标签:

• Analog VLSI
• Neural Networks
• Circuit Design
• VLSI
• Neuroscience
• Bio-inspired Computing
• Low-Power Design
• Signal Processing
• Machine Learning
• Hardware Implementation

《硅基智能：一种全新的计算范式》 内容简介 在信息爆炸的时代，我们对计算的需求日益增长，传统冯·诺依曼架构的计算模式正逐渐显露出其瓶颈。为了突破这一限制，一种全新的计算范式——模拟神经形态计算——应运而生。它借鉴了生物神经系统的精妙结构与工作原理，将计算单元与记忆单元融合，以极高的并行性和能效比，为解决复杂、大规模的问题提供了前所未有的可能性。 《硅基智能：一种全新的计算范式》一书，将深入探索这一颠覆性技术的内在逻辑与前沿应用。本书并非对现有技术的简单罗列，而是旨在为读者构建一个清晰、连贯且富有洞察力的知识体系，从基础理论到实际实现，再到未来的发展方向，全方位地展现模拟神经形态计算的魅力与潜力。 第一部分：理论基石——重塑计算思维 本书的开篇，我们将一同回顾计算理论的发展历程，并深入剖析传统计算模式的局限性。接着，我们将以生物神经系统为蓝本，详细解析其基本单元——神经元和突触的结构与功能，以及它们如何通过大规模互联形成强大的信息处理能力。我们会着重强调生物神经系统的几个关键特性，如高度并行性、分布式处理、异步通信、以及其固有的容错性和学习能力。 在此基础上，我们将引出模拟计算的概念，阐述为何模拟信号处理在模拟神经形态系统中扮演着核心角色。本书将花费大量篇幅介绍不同类型的模拟神经元模型，从经典的McCulloch-Pitts模型到更具生物真实性的Hodgkin-Huxley模型，以及各种简化模型在实际应用中的权衡。同时，我们将深入探讨突触可塑性的理论基础，包括长时程增强（LTP）、长时程抑制（LTD）等机制，以及它们如何在硬件层面实现，从而赋予系统学习和适应的能力。 此外，本书还将对信息编码和信号传递在模拟神经形态系统中的方式进行细致的讲解。我们将比较脉冲编码（spiking encoding）与速率编码（rate encoding）的优劣，并探讨如何利用模拟电路实现这些编码方式。最后，我们将讨论模拟计算所面临的噪声、精度和功耗等挑战，并初步介绍一些理论上的解决方案，为后续的硬件实现奠定坚实的理论基础。 第二部分：硬件实现——从理论到电路 理论的升华需要强大的工程实践来支撑。《硅基智能：一种全新的计算范式》的第二部分将聚焦于模拟神经形态系统的硬件实现。我们将从最基本的模拟电路单元讲起，详细解析如何用晶体管等基本器件构建模拟神经元和突触。 本书将重点介绍几种主流的模拟神经元电路设计。例如，我们将会深入剖析基于电容充放电原理实现的整合-发放（Integrate-and-Fire）模型电路，分析其参数设置对神经元行为的影响。同时，我们也还会介绍基于模拟乘法器和加法器构建更复杂神经元模型的电路方案。 在突触电路的设计方面，本书将详细阐述如何利用模拟存储元件，如电容器、浮栅晶体管或阻变存储器（ReRAM），来实现突触权值的存储和动态调整。我们将讨论不同存储技术的优缺点，以及它们如何支持不同的突触可塑性模型。本书还将深入探讨如何设计高效率的模拟信号加法器和乘法器电路，以实现神经元输入信号的加权求和。 此外，本书还将介绍大规模集成电路设计的挑战与策略。我们会探讨如何在有限的芯片面积内，集成数量庞大的神经元和突触，以及如何设计高效的布线和互联结构。本书还将触及片上系统（SoC）的设计理念，以及如何将模拟神经形态核心与数字控制单元、传感器接口等有机地结合起来。 第三部分：系统构建与集成——从芯片到应用 构建一个完整的模拟神经形态系统，并将其应用于实际问题，是本书的重点所在。在第三部分，我们将超越单个电路单元的范畴，探讨如何将海量的神经元和突触单元组织起来，形成高效的信息处理网络。 本书将详细介绍几种典型的网络拓扑结构，例如全连接网络、局部连接网络以及受生物启发的稀疏连接网络。我们将分析不同拓扑结构在信息传播、计算效率和功耗方面的差异，以及如何根据具体应用场景选择最优的网络结构。 我们还将深入讨论数据输入与输出的接口设计。如何将外部世界的模拟或数字信号高效地转换为神经形态系统能够理解和处理的格式，以及如何将系统处理的结果以有意义的方式呈现出来，都是至关重要的议题。本书将介绍各种传感器接口技术，以及数字-模拟转换（DAC）和模拟-数字转换（ADC）在其中的作用。 更重要的是，本书将详细探讨模拟神经形态系统的训练与学习机制。我们将介绍在线学习（online learning）和离线学习（offline learning）的不同方法，以及如何利用梯度下降、强化学习等算法在模拟硬件上实现权值更新。本书还将介绍一些无监督学习算法，以及它们在模拟系统中的实现方式。 第四部分：前沿应用与未来展望——引领下一代智能 模拟神经形态计算并非纸上谈兵，其在诸多领域展现出巨大的应用潜力。《硅基智能：一种全新的计算范式》的最后一篇将带领读者展望这一技术的未来。 我们将深入探讨模拟神经形态系统在机器人控制、自主导航、模式识别（如图像和语音识别）、自然语言处理，以及科学计算（如模拟物理系统）等领域的具体应用案例。本书将展示如何利用其低功耗、高并行性的优势，为这些领域带来革命性的进步。例如，在机器人领域，低功耗的模拟神经形态芯片可以极大地延长设备的续航时间，实现更长时间的自主运行。在图像识别领域，其强大的并行处理能力可以实现更快速、更准确的目标检测和场景理解。 此外，本书还将重点关注模拟神经形态系统在生物医学领域的潜在应用，例如开发能够实时监测和干预生理信号的植入式设备，以及模拟大脑疾病的工作机制以寻找新的治疗方案。 最后，本书将对模拟神经形态计算的未来发展趋势进行深入的预测。我们将探讨如何进一步提高芯片的集成密度和性能，如何开发更先进的学习算法以实现更强的泛化能力，以及如何将模拟神经形态计算与量子计算、生物计算等其他新兴技术相结合，共同开创智能计算的新纪元。本书将激发读者对这一前沿领域的思考，并鼓励更多研究者和工程师投身于推动硅基智能的进一步发展。 《硅基智能：一种全新的计算范式》是一本集理论深度、工程实践和前瞻视野于一体的著作，它将为所有对下一代计算技术充满好奇的读者提供一次深刻而全面的探索之旅。

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