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    憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌特性研究

    2022-04-06 01:16:36王光義
    關(guān)鍵詞:阻器神經(jīng)元權(quán)重

    蔣 欣,王光義,周 瑋

    (杭州電子科技大學(xué)現(xiàn)代電路與智能信息研究所,浙江 杭州 310018)

    0 引 言

    Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Hopfield Neural Network, HNN)是一種反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1],越來越多的證據(jù)表明大腦中存在復(fù)雜的混沌動(dòng)力學(xué)[2],HNN能較好地模擬大腦中的混沌行為,為理解人類大腦活動(dòng)和記憶行為提供重要模型。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)一些復(fù)雜的混沌現(xiàn)象[3]。大腦的神經(jīng)活動(dòng)可以從混沌狀態(tài)轉(zhuǎn)為周期狀態(tài),混沌狀態(tài)對(duì)應(yīng)大腦的正常運(yùn)作狀態(tài),周期性狀態(tài)對(duì)應(yīng)癲癇發(fā)作等病理狀態(tài)[4]。雙曲型HNN[5]可簡(jiǎn)化連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),出現(xiàn)不同種類吸引子的共存行為[6]。在HNN模型中,將神經(jīng)元激活梯度作為可調(diào)控參數(shù)時(shí),可產(chǎn)生共存周期和混沌振蕩[7]。三次磁控憶阻器也可實(shí)現(xiàn)憶阻HNN,出現(xiàn)準(zhǔn)周期、混沌及超混沌現(xiàn)象[8]。Danca等[9]研究簡(jiǎn)化型三元HNN,通過數(shù)值分析和仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)2個(gè)穩(wěn)定周期吸引子外,還發(fā)現(xiàn)隱藏的混沌吸引子和瞬態(tài)混沌吸引子。憶阻器具有納米結(jié)構(gòu)、阻值連續(xù)可調(diào)和記憶特性[10-13],選擇憶阻器作為突觸可提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理不同問題的靈活性,還可實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突觸的可編程性[14]。隨著HNN在科學(xué)和工程領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,憶阻器已成為新型神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的最佳候選器件之一[15]。本文將憶阻器模型引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)一種四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    1 四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型

    憶阻器是一個(gè)具有記憶性的非線性電阻,其具有納米結(jié)構(gòu)、低功耗和阻值可調(diào)等特性,非常適合模擬神經(jīng)突觸和神經(jīng)元。憶阻器有荷控(流控)和磁控(壓控)兩種類型[16],神經(jīng)元激活函數(shù)是單調(diào)可微且上下有界的,通常采用雙曲正切函數(shù)作為神經(jīng)元的激活函數(shù)。本文采用雙曲正切型憶阻器來模擬神經(jīng)元突觸,其模型為:

    (1)

    式中,vm和im分別為憶阻器的輸入電壓和電流,W(φ)=a-btanh(φ)為磁控憶阻器的憶導(dǎo),其中,a,b均為正實(shí)數(shù),為了便于計(jì)算分析,令a=1,b為可調(diào)參數(shù)。

    “突觸權(quán)重”代表神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度,本文引入憶阻器來取代第4個(gè)神經(jīng)元的自連接突觸權(quán)重W44,設(shè)計(jì)的四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)溥B接如圖1所示。

    圖1 四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥B接

    圖1中,W11,W22,W33和W44分別為4個(gè)神經(jīng)元的自連接權(quán)重,W12,W21,W13,W31,W23,W32,W24,W42分別為4個(gè)神經(jīng)元的互連接權(quán)重。

    常用雙曲正切函數(shù)tanh(xn)(n=1,2,3)作為從第n個(gè)神經(jīng)元電壓輸入的神經(jīng)元激活函數(shù),其系數(shù)表示2個(gè)相鄰神經(jīng)元之間的連接突觸權(quán)重,Hopfield神經(jīng)元的電路方程為:

    (2)

    式中,Ci,Ri和xi為神經(jīng)元i細(xì)胞膜內(nèi)外的電容、電阻和電壓,tanh(xi)為神經(jīng)元激活函數(shù),Wij為描述神經(jīng)元i與神經(jīng)元j之間連接強(qiáng)度的突觸權(quán)重,W11,W22,W33和W44分別為4個(gè)神經(jīng)元的自連接權(quán)重,Ii為偏置電流,通常等于0。

    憶阻器的憶導(dǎo)或憶阻隨其電流改變的特性與人腦突觸極為相似,用憶阻器模擬神經(jīng)元突觸更符合生物學(xué)特性。本文通過多次仿真實(shí)驗(yàn),得到如下突觸矩陣:

    (3)

    式中,W24和W42為神經(jīng)元2和神經(jīng)元4之間的互連接突觸,W′44為系統(tǒng)參數(shù),是一個(gè)常數(shù),根據(jù)式(3)和圖1得到如下憶阻HNN數(shù)學(xué)模型:

    (4)

    式中,x,y,z,u,w為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)變量,適當(dāng)?shù)膮?shù)使得該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生混沌現(xiàn)象。選取系統(tǒng)參數(shù)W24=3.8,W42=1.0,W′44=-1.5,憶阻器內(nèi)部參數(shù)b=0.3,產(chǎn)生的混沌波形和x-u平面的吸引子相圖如圖2所示。

    圖2 四元憶阻器Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌特性

    從圖2可以看出,振蕩波形是非周期、偽隨機(jī)的,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了雙渦卷混沌吸引子。

    2 四元憶阻器Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平衡點(diǎn)和穩(wěn)定性分析

    (5)

    (6)

    當(dāng)憶阻器內(nèi)部參數(shù)b=0.3時(shí),平衡點(diǎn)P0,P1和P2的特征值和穩(wěn)定性如表1所示,其中i表示復(fù)數(shù)的虛部單位。

    表1 b=0.3時(shí)平衡點(diǎn)及其特征值和穩(wěn)定性

    (7)

    3 關(guān)鍵參數(shù)對(duì)四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)特性的影響

    3.1 憶阻器內(nèi)部參數(shù)b對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的影響

    當(dāng)憶阻器內(nèi)部參數(shù)b在[0,3.0]區(qū)間變化時(shí),四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分岔圖及Lyapunov指數(shù)譜如圖3所示,為了便于觀察,第4條和第5條Lyapunov指數(shù)譜未展示,其值恒為更小的負(fù)值。

    圖3 四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨參數(shù)b變化的情況

    從圖3可以看出,隨著憶阻內(nèi)部參數(shù)b的增大,除中間出現(xiàn)的短暫周期窗口外,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本處于混沌狀態(tài),最終進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)。

    當(dāng)參數(shù)b的取值分別為0.3,0.7,1.6,1.8時(shí),四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相圖如圖4所示。

    圖4 四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨參數(shù)b變化的相圖

    從圖4可以看出,隨著參數(shù)b的變化,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了2種不同類型的混沌吸引子,即雙渦卷和單渦卷混沌吸引子。由圖3和圖4可知,憶阻參數(shù)b的影響較大,隨著b的變化,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)不同的狀態(tài),包括周期吸引子、單渦卷混沌吸引子及雙渦卷混沌吸引子。

    3.2 串?dāng)_參數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的影響

    文獻(xiàn)[17]研究表明,神經(jīng)元突觸間存在突觸串?dāng)_的現(xiàn)象。突觸的串?dāng)_行為影響神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度,憶阻參數(shù)b的變化控制著神經(jīng)元4的自連接突觸權(quán)重,突觸串?dāng)_引起其他突觸權(quán)重W24,W42及W′44的變化。本文將W24,W42及W′44定義為神經(jīng)元的串?dāng)_參數(shù),以串?dāng)_參數(shù)W24為例進(jìn)行分析。

    四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨串?dāng)_參數(shù)W24變化的分岔圖及指數(shù)譜如圖5所示。

    圖5 四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨參數(shù)W24變化情況

    從圖5可以看出,當(dāng)W24在[2.5,5.0]內(nèi)變化時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反復(fù)出現(xiàn)倍周期分岔和逆倍周期分岔狀態(tài),最后,通過倍周期分岔切換到混沌軌道。W24的取值分別為3.65,3.75,3.80和4.60時(shí),Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了4種不同類型的混沌吸引子相圖如圖6所示。

    圖6 四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨參數(shù)W24變化的相圖

    從圖6可以看出,隨著W24的變化,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)復(fù)雜的混沌狀態(tài),包括不同類型的單渦卷混沌吸引子和雙渦卷混沌吸引子,說明串?dāng)_參數(shù)W24對(duì)四元憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了較大的影響。

    4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析

    四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主電路如圖7(a)所示,參數(shù)W′44=-1.5,W42=1.0,b=0.1,取RC的時(shí)間常數(shù)為1 ms,即R=10 kΩ,C=1 μF,串?dāng)_參數(shù)W24的值由可變電阻R24控制,電路中其它元件參數(shù)分別根據(jù)Rij=R/Wij計(jì)算。圖7(b)為憶阻突觸等效電路,其中各元件參數(shù)為:R54=R/W54=10.00 kΩ,Ra=R/(a×W′44)=6.67 kΩ,Rb=gR/(b×W′44)=66.67 kΩ。

    圖7 四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Pspice電路實(shí)現(xiàn)圖

    固定參數(shù)W′44=-1.5,W42=1.0,b=0.1,改變串?dāng)_參數(shù)W24的值,R24取值分別為2.78 kΩ,2.60 kΩ,2.63 kΩ和2.11 kΩ時(shí),得到Pspice系統(tǒng)仿真電路的相圖如圖8所示。

    圖8 四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨參數(shù)W24變化的Pspice仿真相軌圖

    對(duì)比圖8與圖6可知,電路仿真結(jié)果與數(shù)值分析結(jié)果基本一致,表明本文所設(shè)計(jì)的四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有可實(shí)現(xiàn)性。

    5 結(jié)束語

    根據(jù)憶阻器阻值的可調(diào)特性,本文設(shè)計(jì)了一種四元憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。數(shù)學(xué)模型分析及Pspice電路仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),神經(jīng)元的串?dāng)_行為對(duì)神經(jīng)元的活動(dòng)產(chǎn)生不可忽略的影響,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生一系列復(fù)雜動(dòng)力學(xué)行為,表明憶阻Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬大腦神經(jīng)活動(dòng)和記憶行為等方面具有良好的前景。另外,激活函數(shù)的選擇對(duì)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的影響不容忽視,選擇何種更好的激活函數(shù)以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能是下一步研究重點(diǎn)。

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