1. 本选题研究的目的及意义
近年来，深度学习在人工智能领域取得了显著的进展，特别是在图像识别、自然语言处理等领域展现出巨大的应用潜力。
长短期记忆神经网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效地处理和分析序列数据，在语音识别、机器翻译等领域取得了令人瞩目的成果。
然而，传统的LSTM网络通常采用软件实现，存在计算速度慢、功耗高等问题，限制了其在实时性要求高、资源受限的应用场景下的发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，忆阻器神经网络成为国内外研究的热点，在材料器件、模型算法、电路设计和系统应用等方面取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在忆阻器神经网络领域的研究起步较晚，但发展迅速，在忆阻器材料与器件、神经网络模型与算法等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题旨在研究基于忆阻器的长短期记忆神经网络设计，主要内容包括以下几个方面：1.对忆阻器模型和特性进行研究，分析其在神经网络中的应用潜力，并选择合适的忆阻器模型进行后续研究。
2.对长短期记忆神经网络模型进行深入分析，阐述其信息传递机制和优缺点，并研究其在序列数据处理中的应用。
3.设计基于忆阻器的LSTM神经元电路，并将其扩展到整个网络结构，提出基于忆阻器交叉阵列的LSTM网络结构设计方案。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和对比研究等方法进行。
1.首先，对忆阻器模型和特性进行深入研究，分析不同忆阻器模型的优缺点，并根据LSTM网络的特点选择合适的忆阻器模型，为后续网络设计奠定基础。
2.其次，对长短期记忆神经网络模型进行详细分析，包括其结构、原理和优缺点，并研究其在序列数据处理中的应用，为后续网络设计提供理论指导。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于忆阻器的LSTM神经元电路设计方案，利用忆阻器的非易失性存储网络权重，并通过其状态变化实现网络的训练和学习。
2.设计基于忆阻器交叉阵列的LSTM网络结构，提高网络的集成度和并行计算能力，从而提升网络的处理速度和效率。
3.研究适用于忆阻器LSTM网络的训练算法，优化算法的效率和精度，以克服忆阻器器件非理想特性带来的影响。
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. 黄文涛, 陈云霁, 杜子东, 等. 基于忆阻器的神经形态计算: 从器件到系统[J]. 中国科学: 信息科学, 2021, 51(9): 1427-1454.
2. 杨巨, 康一梅, 黄强, 等. 基于忆阻器的神经形态计算系统研究进展[J]. 微纳电子技术, 2021, 58(9): 701-712.
3. 赵宝华, 王梦楚, 王中, 等. 面向人工通用智能的忆阻器神经形态计算[J]. 中国科学: 信息科学, 2021, 51(1): 1-24.
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