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一种基于Elman神经网络学习算法的忆阻器自学习电路

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专利号 2022116447289 专利名称 一种基于Elman神经网络学习算法的忆阻器自学习电路
专利类型 发明专利 国际分类 G06N3/063(2023.01),G06N3/04(2023.01),G06N3/08(2023.01)
申请人 湖南师范大学 申请地址 410081 湖南省长沙市岳麓区麓山路36号
发明人 万求真 申请日期 2022-12-21
下证状态 未知 更新时间 2025-01-11 08:41:20
专利摘要 本发明公开了一种基于Elman神经网络学习算法的忆阻器自学习电路。基于Elman神经网络的学习规则和网络结构,本发明提出的忆阻器自学习电路包括正信号输入通道和负信号输入通道,且每个信号输入通道包括输入层、承接层和输出层。输入层能对输入电压信号数值的正负极性进行识别,进而通过不同的输入通道对正负极性不同的输入信号进行处理。承接层的输出既能作为输出层的输入信号,也能作为局部反馈信号与下一时刻的外部输入信号共同作用于输入层。输出层输出的自学习信号能够调节输入层与承接层之间的忆阻器阻值并最终实现自学习功能。提出的忆阻器自学习电路,它能够加快电路的自学习进程、缩短自学习时间,进而提高电路的自学习效率。

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