实验性 NbOx 神经元的尖峰与簇发特性表征与建模
应用物理
2022-09-02 v1 新兴技术
摘要
硬件尖峰神经网络有望以高能量效率实现人工智能。在此背景下，固态且可扩展的忆阻器可用于模拟生物神经元特性。然而，这些器件表现出有限的神经元行为，必须集成于更复杂的电路中以实现生物神经元丰富的动力学。本文研究了一种能够模拟众多神经元动力学的 NbOx 忆阻器神经元，包括紧张性尖峰、随机尖峰、漏积分发放特性、尖峰延迟、时间整合。该器件还表现出相位簇发，这一性质在固态纳米神经元中鲜有观察与研究。我们表明，可通过使用非线性动力学的仿真复现并理解这一特殊响应。这些结果表明，单个 NbOx 器件足以模拟一组丰富的神经元动力学，为实现可扩展且高能效的神经形态计算范式铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2209.00413,
title = {Characterization and modeling of spiking and bursting in experimental NbOx neuron},
author = {Marie Drouhin and Shuai Li and Matthieu Grelier and Sophie Collin and Florian Godel and Robert G. Elliman and Bruno Dlubak and Juan Trastoy and Damien Querlioz and Julie Grollier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.00413},
year = {2022}
}