【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及動態神經網絡加速器，具體涉及基于自摻雜效應的光電導自調制及動態神經網絡加速器（self-doping?modulated?photoconductance?and?dynamic?neuralnetworkaccelerator）的實現方法，屬于高性能傳感和感存算一體。
技術介紹
1、自然環境下物體狀態呈現寬范圍的高斯分布，傳統的靜態神經網絡由于其訓練樣本的有限性，在執行關聯性、時序變化的任務時往往面臨性能衰退。動態神經網絡由于其結構可調性、環境適應性、操作魯棒性被廣泛應用于元學習及自適應學習領域。傳統對動態神經網絡的研究停留在軟件算法層面，這是由于基于硬件的神經網絡加速器在權重寫入完成后網絡結構被固定，無法在后續操作過程中實現結構適應性。為了在硬件層面實現動態神經網絡的功能，反饋電路、補償電路、校正電路等額外的功能性電路結構需要配置到硬件片上神經網絡中，這極大地降低了芯片的空間利用率，增加了額外的功耗和延遲開銷。相比之下，具備自調制效應的基本器件單元能在器件內部自發進行參數的調控充當動態卷積核，集成化的器件陣列直接構建片上的神經網絡加速器，通過執行模擬的原位累乘加操作完成對動態變化環境的預處理以及識別任務，這種高度并行的方式捕獲和處理信息能夠有效減少冗余數據的傳輸，從而降低能耗。但是現有研究尚未報道過這種具備自調制效應的器件單元，這極大限制了現有感存算器件體系在動態神經網絡領域的發展，因此迫切需要一種具備自調制效應的電子器件單元。
2、
技術實現思路
1
2、在本專利技術的第一方面，提供了一種光電探測器，包括襯底和柵介質層，以及位于柵介質層上的層狀二維鉍氧硒溝道層，溝道層的兩端為源漏（s/d）電極，其中，所述層狀二維鉍氧硒溝道層的下部為具有硒空位的界面缺陷層，上部為溝道傳輸層。
3、優選的，所述界面缺陷層是具有硒空位的1~2層二維鉍氧硒，其厚度為0.7?nm~1.4nm。所述界面缺陷層中硒空位缺陷濃度為4.2×1012/cm2~1.6×1013/cm2。
4、所述溝道傳輸層的厚度優選為8?nm?~12?nm。
5、所述襯底可以是硅襯底等，襯底即背柵極。所述柵介質層可以采用氧化鉿、氧化鋁、氧化硅等介質材料。所述源漏電極可以是鈦金、鈀金、鈦鈀金等金屬電極。
6、在本專利技術的一些實施例中，所述襯底為硅襯底；柵介質層采用氧化鉿（hfo2），厚度在10?–?20?nm范圍內；所述源漏電極為ti/au金屬疊層，厚度不超過60?nm；所述二維鉍氧硒溝道層的厚度在5?-?20?nm范圍內；所述界面缺陷層可以通過濕法刻蝕、等離子體轟擊、元素摻雜或者其他方式引起的界面改性工程引發硒空位。
7、本專利技術的光電探測器具有柵壓依賴性：柵壓為0時，溝道電子與缺陷相互作用達到平衡，光響應強度不隨時間變化；在負柵壓下，費米能級下降，缺陷電子被釋放，缺陷位點具備局部正電性，通過自調制摻雜促進溝道電子傳輸，光響應強度隨時間上升；在正柵壓下，費米能級上升，電子填充缺陷，缺陷位點具備局部負電性，通過自調制摻雜抑制溝道電子傳輸，光響應強度隨時間下降。
8、利用所述光電探測器的上述特性可以將其作為光學神經網絡加速器，實現柵壓可調節的雙向變化的動態光網絡權重，所述光電探測器的柵壓依賴的隨時間變化的增減光響應對應于光學神經網絡計算中的權重，實現感存算一體。
9、在本專利技術的第二方面，提供了一種動態神經網絡，其權重可隨時間變化而調整，當外界信息變化時，權重也能相應變化做出一定的補償，從而提高對動態目標以及未識別過目標的識別準確度。
10、本專利技術提出的動態神經網絡的硬件結構為上述光電探測器組成的陣列。器件的光響應電流可以表示為i ph=r·p，其中r為器件的光響應度，充當器件存儲的網絡權重，p對應輸入的外界信息，外界圖像以光功率p的形式輸入到器件陣列上，在器件內部通過以上公式得到輸出的光電流。之后通過構建片上的器件陣列（參見圖15），每個器件的漏極單獨連接控制，每個器件的柵極偏置也獨立控制，可以通過外圍pcb或者fpga連接提供每個器件的柵極電壓，從而實現對動態光響應度的調制，而把每一列上的器件源極相連，通過基爾霍夫電流定律，第n列的輸出電流可以表示為：
11、
12、其中，m和n為正整數，n為器件對應的列坐標，m為器件對應的橫坐標；in(t)為第n列器件在時間t輸出的電流；rmn(t)為第n列第m行的器件在時間t的光響應度，pmn(t)為在時間t輸入到第n列第m行的器件上的光功率。
13、由于p隨著時間變化，通過構建動態的r來實現信息的補償追蹤，提高對動態目標的識別準確度。每一列電流分別對應一類輸出標簽，將輸出電流最大的一列對應的標簽作為陣列的輸出結果。對器件的光響應度（既權重信息）隨時間的變化進行指數函數擬合，擬合方程為：
14、
15、其中，t代表時間；rmn(t)為第n列第m行器件在時間t的光響應度；rmn,0、rmn,1為擬合參數，其值可以通過調節源漏電壓以及柵極偏壓實現，具體的擬合參數值與柵壓以及源漏電壓的對應關系可以參考圖12所示，其中rinitial為rmn(t)函數中時間為0時刻的光響應值，可以表示為rinitial=?rmn,0+?rmn,1,?rfinal為rmn(t)函數中時間為無窮大時刻的光響應值，可以表示為rfinal=?rmn,0，因此，為了實現設定擬合參數以及時間常數的調控，可以設計響應的柵壓以及源漏電壓組合實現有效調節；τmn為第n列第m行器件光響應度隨時間變化的時間常數，可以通過調節柵極偏壓實現，具體調節方式如圖12所示。
16、通過軟件方式將網絡訓練好，其訓練過程如下：以對旋轉動物頭像的識別訓練過程為例，所選用訓練數據集為連續旋轉的動物頭像，其中，每一幀圖像為200像素×200像素的圖像，每一個動物包含十幀圖像用于訓練，將這些圖像輸入到python中，通過構建一層全連接的神經網絡，首先為python中的全連接神經網絡中的每個節點賦予隨機初始權重信息，即初始的擬合參數r0和r1及時間常數τ的值，在這里，軟件層面的神經元就對應于后續硬件結構的一個器件。按照前述設定的對每列電流基于基爾霍夫電流定律進行求和的方法，讀取輸出值最大的一列。在訓練過程中，我們為識別結果賦予目標標簽值，即我們希望識別出來的物體類別；軟件實際輸出結果為輸出值，我們判斷其輸出標簽是否與目標標簽相同，將輸出標簽與目標標簽的差值進本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種光電探測器，包括襯底和柵介質層，以及位于柵介質層上的層狀二維鉍氧硒溝道層，溝道層的兩端為源漏電極，其特征在于，所述層狀二維鉍氧硒溝道層的下部為具有硒空位的界面缺陷層，上部為溝道傳輸層。
2.如權利要求1所述的光電探測器，其特征在于，所述界面缺陷層是具有硒空位的1~2層二維鉍氧硒，其中硒空位缺陷濃度為4.2×1012/cm2~1.6×1013/cm2；所述溝道傳輸層的厚度為8?nm?~12?nm。
3.如權利要求1所述的光電探測器，其特征在于，所述襯底為硅襯底，所述柵介質層為氧化鉿、氧化鋁或氧化硅。
4.權利要求1~3任一所述的光電探測器的制備方法，其特征在于，包括以下步驟：
5.如權利要求4所述的制備方法，其特征在于，步驟1）在云母片上通過化學氣相沉積生長層狀二維鉍氧硒材料；步驟2）在層狀二維鉍氧硒材料上旋涂高分子聚合物作為保護層，再用稀氫氟酸刻蝕云母片界面，并通過調節刻蝕時間調控界面硒空位缺陷濃度；步驟3）將層狀二維鉍氧硒材料連同保護層轉移到柵介質層上，然后去除保護層。
6.權利要求1~3任一項所述的光電探測器
7.如權利要求6所述的應用，其特征在于，利用所述光電探測器組成陣列，以所述光電探測器柵壓依賴的隨時間變化的光響應度作為網絡權重，將光響應度與入射光功率進行原位乘加操作，實現硬件層面的光學神經網絡加速器。
8.一種動態神經網絡，其權重隨時間變化而調整，其特征在于，所述動態神經網絡包括由權利要求1~3任一項所述的光電探測器組成的陣列，所述光電探測器柵壓依賴的隨時間變化的光響應度對應于動態神經網絡中的權重自調節。
9.如權利要求8所述的動態神經網絡，其特征在于，陣列中每個器件的漏極單獨連接控制，每個器件的柵極偏置獨立控制，而每一列上的器件的源極相連，第n列的輸出電流為：
10.如權利要求9所述的動態神經網絡，其特征在于，每個器件的擬合參數R0、R1和時間常數τ由軟件訓練得到，具體是通過軟件構建一層全連接神經網絡，全連接神經網絡中的每個節點對應硬件神經網絡中的一個器件；對所述全連接神經網絡進行圖像識別訓練：首先對每個節點賦予隨機初始權重信息，即初始的R0、R1及τ值，讀取輸出值最大的一列，判斷其對應的輸出標簽是否與目標標簽相同，將輸出標簽與目標標簽的差值進行迭代反饋，更新網絡權重，直至訓練結束，實現準確識別；由此得到每個節點的權重信息，即每個節點的R0、R1和τ值；之后將訓練好的權重信息通過控制器件的柵極偏壓以及源漏電壓寫入硬件神經網絡中。
...【技術特征摘要】
1.一種光電探測器，包括襯底和柵介質層，以及位于柵介質層上的層狀二維鉍氧硒溝道層，溝道層的兩端為源漏電極，其特征在于，所述層狀二維鉍氧硒溝道層的下部為具有硒空位的界面缺陷層，上部為溝道傳輸層。
2.如權利要求1所述的光電探測器，其特征在于，所述界面缺陷層是具有硒空位的1~2層二維鉍氧硒，其中硒空位缺陷濃度為4.2×1012/cm2~1.6×1013/cm2；所述溝道傳輸層的厚度為8?nm?~12?nm。
3.如權利要求1所述的光電探測器，其特征在于，所述襯底為硅襯底，所述柵介質層為氧化鉿、氧化鋁或氧化硅。
4.權利要求1~3任一所述的光電探測器的制備方法，其特征在于，包括以下步驟：
5.如權利要求4所述的制備方法，其特征在于，步驟1）在云母片上通過化學氣相沉積生長層狀二維鉍氧硒材料；步驟2）在層狀二維鉍氧硒材料上旋涂高分子聚合物作為保護層，再用稀氫氟酸刻蝕云母片界面，并通過調節刻蝕時間調控界面硒空位缺陷濃度；步驟3）將層狀二維鉍氧硒材料連同保護層轉移到柵介質層上，然后去除保護層。
6.權利要求1~3任一項所述的光電探測器作為光學神經網絡加速器的應用。
7.如權利要求6所述的應用，其特征在于，利用所述光電探測器組成陣列，以所述...
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