1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义近年来，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就，但其高计算复杂度和内存需求对硬件资源提出了巨大挑战。
传统的基于冯·诺依曼架构的计算系统在处理深度学习任务时存在着存储墙和功耗瓶颈问题。
忆阻器作为一种新型的非易失性存储器件，具有非易失性、低功耗、高集成度以及模拟神经元突触可塑性等优点，为突破传统计算架构的瓶颈、实现高效的深度学习计算提供了一种promising的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述深度学习网络结构设计与裁剪是当前人工智能领域的研究热点之一，而忆阻器作为一种新兴的非易失性存储器件，为深度学习的硬件实现提供了新的可能性。
1. 国内研究现状
国内学者在基于忆阻器的深度学习网络结构设计与裁剪方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于忆阻器的深度学习网络结构设计与裁剪展开，主要研究内容包括：
1.忆阻器模型与特性分析:研究不同类型的忆阻器模型，分析其电学特性和器件差异对深度学习网络性能的影响，并构建相应的仿真模型，为后续研究提供基础。
2.基于忆阻器的深度学习网络结构设计:研究基于忆阻器的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结构设计方法，优化网络结构和参数配置，提高网络的计算效率和精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.调研文献:深入调研忆阻器、深度学习网络结构设计和网络裁剪算法等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状和最新进展。
2.模型构建与分析:研究不同类型的忆阻器模型，分析其电学特性和器件差异对深度学习网络性能的影响，并利用SPICE等电路仿真软件构建相应的忆阻器仿真模型。
3.网络结构设计:基于忆阻器的特性和仿真模型，设计高效的深度学习网络结构，包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，并对其进行仿真验证，优化网络结构和参数配置。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.基于忆阻器特性设计高效的深度学习网络结构:将忆阻器的非易失性和模拟计算特性融入到网络结构设计中，构建低功耗、高性能的深度学习硬件平台。
2.针对忆阻器特性开发高效的网络裁剪算法:考虑忆阻器器件差异和非理想特性的影响，设计针对性的网络裁剪算法，压缩网络规模，降低计算复杂度，提高模型的泛化能力。
3.将网络结构设计与裁剪算法相结合:联合优化网络结构和裁剪算法，最大限度地发挥忆阻器的优势，实现高效、低功耗的深度学习计算。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]史梦婷,张燕,张伟.基于忆阻器的脉冲神经网络在图像识别中的应用[J].微电子学与计算机,2023,40(01):1-7.
[2]王中阳,黄强,唐建,等.基于忆阻器的神经形态计算研究进展[J].微纳电子技术,2022,59(12):955-964.
[3]张艺馨,黄鹏,李永建.基于忆阻器的深度学习硬件加速技术[J].计算机工程与应用,2022,58(16):1-12.
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