基于仿生忆阻神经网络的情绪整合学习电路设计

作     者：赵阳 

作者单位：郑州轻工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：孙军伟

授予年度：2024年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：类脑智能 忆阻 情绪非联想学习 情绪转移 双通道语义联结 

摘      要：近年来,受大脑神经信息处理机制和认知行为生物学基础的深刻启发,建立以认知仿生为驱动的类脑智能逐渐成为人工智能领域的重要发展脉络。随着人工智能和机器学习领域的迅猛发展,对硬件的速度、体积和功耗提出了更高要求,传统的硬件神经网络系统正面临着摩尔定律失效的严峻挑战。神经形态系统因高并行处理、自适应学习和存算一体特性而脱颖而出。电子突触器件是神经形态电路的核心,而忆阻因其突触可塑性和可集成性成为优选。因此,利用忆阻构建神经形态电路,将为人工智能发展注入新活力。本文设计了基于仿生忆阻神经网络的情绪整合学习电路,实现了非联想情绪学习、情绪转移和视听双通道语义联结等功能,主要内容如下: 针对情绪神经网络中仅考虑情绪或非联想学习,忽略了情绪与非联想学习之间关联性的问题,引入习惯化与敏感化的概念,构建了基于忆阻的情绪非联想学习神经网络电路。所构建的电路由电压控制模块、突触模块、习惯化强化模块和自发恢复模块组成,实现了情绪的习惯化与自发恢复、去习惯化的习惯化、习惯化的强化和敏感化等功能。基于忆阻的情绪非联想学习神经网络电路实现了在无害刺激下对环境的适应能力和有害刺激下的自我防御能力,为人工智能在情感领域的进一步发展提供了参考。 针对类脑神经网络中仅涉及单一的情绪,忽略了情绪的复杂性,引入情绪转移的概念,设计了基于忆阻的情绪转移神经网络电路。所设计的情绪转移电路由输入神经元模块、电压控制模块、突触模块和输出神经元模块构成,实现了不同情绪之间的突变转移与渐变转移、暂时遗忘、激活与饱和特性等功能。基于忆阻的情绪转移神经网络电路实现了不同情绪之间的转移,模仿了人类复杂多变的情感,为构建智能仿生硬件电路提供了思路。 针对感觉通道数量对情绪生成的影响,分析了视听双通道情绪整合过程的影响因素,构建了基于忆阻的视听双通道语义联结情绪电路。所构建的电路由判断模块、调整模块和情绪模块组成。根据输入不同语义的视觉和听觉信号,所设计的电路将输出不同生成速率和强度的情绪信号,实现了视听整合过程中的时间一致性和逆效应原则。基于忆阻的视听双通道语义联结情绪电路成功复现了多感觉通道的情绪整合,为忆阻在类脑智能中的应用提供了参考。 本文将忆阻作为核心器件,构建了情绪非联想学习神经网络忆阻电路、情绪转移神经网络忆阻电路和视听双通道语义联结情绪忆阻电路,实现了复杂的记忆与情绪功能,推进了类脑智能的发展。