طراحی نورون ترانزیستوری در فناوری 180 نانومتر CMOS برای شبکه‌های عصبی مبتنی بر اسپایک

نوع مقاله : علمی-پژوهشی

نویسنده

گروه مهندسی الکترونیک-مخابرات، دانشکده مهندسی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران

چکیده

این مقاله یک نورون ترانزیستوری آنالوگ را ارائه می‌دهد که می‌تواند تحت منابع تغذیه‌ ولتاژ-پایین راه‌اندازی گردد. نورون پیشنهادی از یک فیلتر پایین-گذر حالت-جریانی با بهره متغیر برای ادغام خطی اسپایک‌های ورودی برروی خازن غشاء استفاده می‌کند. مدار تولیدکننده اسپایک شامل یه حلقه با بازخورد مثبت است که علاوه بر افزایش سرعت سوئیچینگ سبب کاهش مصرف انرژی نیز می‌گردد. بکارگیری ساختار با پسخورد مثبت، پیاده‌سازی سازوکار تطبیق فرکانس جهت دستیابی به یک ثابت-زمانی واقعی و کاهش توان مصرفی را مهیا می‌سازد. یک مقایسه‌گر حالت-ولتاژی مبتنی بر گیت معکوسگر نیز برای ایجاد ولتاژ آستانه مدار تولیدکننده اسپایک و هم‌چنین تنظیم مجدد پتانسیل غشاء استفاده می‌شود. تحلیل‌های ریاضی در ناحیه زیرآستانه ترانزیستوری نشان‌دهنده یک معادله خطی مرتبه-اول برای جریان غشاء است که تأییدکننده سادگی پیاده‌سازی و خطینگی مناسب ساختار نورون پیشنهادی است. شبیه‌سازی مدار در فناوری 180 نانومتر CMOS تحت ولتاژ تغذیه 0.3V حاکی از 176 fJ/spike انرژی مصرفی است. علاوه بر این، با تنظیم پارامترهای کنترلی می‌توان سازوکار تطبیق فرکانس و شلیک اسپایک با الگوی آهسته و سریع را در رفتار نورون پیشنهادی ملاحظه کرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Design of Transistor Neuron in 180-nm CMOS Technology for Spiking-Based Neural Networks

نویسنده [English]

  • Meysam Akbari
Department of Electronics and communication Engineering, Faculty of Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran
چکیده [English]

This paper proposes an analog neuron with the capability of operating under low-voltage supplies. The proposed neuron uses a current-mode low-pass filter with a variable gain to linearly integrate the input spikes onto the membrane capacitance. The spike generator circuit includes a positive feedback loop that not only increases the switching speed but also causes low energy consumption. The use of positive feedback eases the implementation of the frequency adaptation mechanism achieving a realistic time-constant and low power dissipation. An inverter-based voltage comparator is also employed to provide the threshold voltage of the spike generator circuit and re-adjust the membrane potential. Mathematical analyses in the subthreshold region show a first-order linear equation that confirms the structure’s simplicity and linearity of the proposed neuron. The simulation results in the 180-nm CMOS process under a 0.3-V supply voltage report an energy consumption of 176 fJ/spike. In addition, by adjusting the control parameters, the neuron shows different firing patterns such as slow and fast firing, chattering behavior, and frequency adaption mechanism.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Spike
  • Neuron
  • Transistor
  • Neural Network
  • Low-Voltage
  • Frequency Adaption