神经形态计算 - 模拟电路

模拟电路是神经形态计算机的基本组成部分。这些电路被设计成模拟生物神经元，生物神经元使用模拟信号等连续值来处理信息。在本节中，我们将解释神经形态计算机中模拟电路的组件、工作原理、特性和示例。

关键组件和流程

神经形态计算机中模拟电路的基本构建块是根据生物神经元建模的。以下是关键组件

• 神经元模型：模拟电路的核心单元是生物神经元的模型，包括
  • 胞体：整合传入信号的细胞体。
  • 树突：接收来自其他神经元的信号的分支扩展。
  • 轴突：将信号传递到其他神经元的长而细的纤维。
  • 突触：神经元之间传递信号的连接点。
• 信号表示：在模拟电路中，信号表示为连续电压或电流，类似于生物神经元在大脑中传递电脉冲的方式。
• 突触权重：神经元之间连接的强度（突触）由突触权重表示，突触权重可以随时间调整以实现学习和适应。
• 整合：来自多个突触的传入信号在胞体中整合，通常通过对加权信号求和。
• 放电阈值：如果整合信号超过阈值，则神经元放电，产生一个输出脉冲，并将其传递到其他神经元。
• 非线性：生物神经元表现出非线性行为，其中它们的输出与其输入不成正比。模拟电路复制这种非线性以获得更符合生物学现实的行为。
• 可塑性：突触连接的强度可以随时间变化，这一过程称为突触可塑性，使电路能够学习和适应。

示例：一个简单的泄漏积分发放神经元

神经形态计算中最广泛使用的模型之一是泄漏积分发放 (LIF) 神经元。该模型的操作可以用以下步骤描述

• 信号整合：传入信号在胞体中整合，导致神经元的膜电位升高。
• 泄漏：膜电位随时间逐渐衰减（泄漏），模拟离子跨神经元膜自然泄漏的情况。
• 放电：当膜电位达到阈值时，神经元放电，产生一个脉冲。
• 复位：放电后，膜电位重置到静息值，准备接收下一个输入。

模拟电路的特性

以下是一些使模拟电路成为神经形态计算理想选择的关键特性

• 连续信号处理：模拟电路处理连续信号，使它们能够复制生物神经元中观察到的分级、可变响应。
• 能效：模拟电路需要更少的功率来运行，使其适用于大规模的、受大脑启发的网络。
• 实时操作：这些电路实时处理信号，以便立即响应变化的输入。
• 适应性：模拟电路与可塑性机制相结合时，可以根据学习的模式或经验来调整其行为。
• 生物真实性：通过模拟生物神经元的连续、非线性响应，模拟电路为受大脑启发的计算提供了更准确的模型。