我國科學家提出一種基于旋轉(zhuǎn)神經(jīng)元的新型儲備池計算硬件架構(gòu)

為模仿大腦對復(fù)雜時序信號的處理能力，儲備池計算以其易訓練、便于硬件實現(xiàn)等優(yōu)點成為類腦計算的前沿熱點。高效的儲備池計算架構(gòu)能夠充分挖掘電子器件的自身物理屬性，以用作計算資源實現(xiàn)仿生人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。近日，清華大學科研團隊在《Nature Communications》雜志發(fā)表了題為“Rotating neurons for all-analog implementation of cyclic reservoir computing”的論文，首次提出了一種基于旋轉(zhuǎn)神經(jīng)元的儲備池計算架構(gòu)，支持全模擬、低功耗的時序信號處理。

該團隊在研究儲備池計算的過程中發(fā)現(xiàn)，在物理連接上將一種特定的非線性動態(tài)單元（神經(jīng)元電路）旋轉(zhuǎn)起來，得到的輸出等效于循環(huán)儲備池算法的狀態(tài)向量輸出，并將這種硬件實現(xiàn)形式命名為旋轉(zhuǎn)神經(jīng)元儲備池。該架構(gòu)在設(shè)計上簡潔高效，具有較強的可解釋性，同時在非線性系統(tǒng)擬合任務(wù)上的表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有儲備池計算系統(tǒng)。研究團隊進一步搭建了集成憶阻器陣列輸出層的儲備池計算系統(tǒng)，用硬件演示了實時混沌序列預(yù)測和手寫字母識別，成功實現(xiàn)了端到端的全模擬計算，系統(tǒng)功耗比此前文獻報道的儲備池計算系統(tǒng)低三個數(shù)量級。

論文鏈接：

http://www.nature.com/articles/ s41467-022-29260-1

注：此研究成果摘自《Nature Communications》雜志，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場，僅供參考。

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