我的神经网络是类脑的吗？类脑工程中的分类法、近期趋势与未来方向
新兴技术
2020-02-28 v1 机器学习
神经与进化计算
机器学习
摘要
本文回顾了过去 3 年在类脑工程（Neuromorphic engineering）名下发表的最新工作，以分析此类系统的共同特征。我们发现尚无明确共识，但每个系统具备以下一项或多项特征：(1) 模拟计算；(2) 非冯·诺依曼架构与低精度数字处理；(3) 与生物学密切相关的脉冲神经网络（SNN）。我们比较了近期的机器学习加速芯片，表明模拟处理与缩减位精度架构确实具有最佳吞吐率、能耗与面积效率。然而，纯数字架构仅采用非冯·诺依曼架构亦可达到相当高的效率。鉴于数字硬件设计的设计自动化工具，这引发了工业设计中近期采用模拟处理可能性的疑问。接下来，我们论述定义标准与选择适当基准对类脑系统设计进展的重要性，并提出了此类基准的一些期望特性。最后，我们展示脑机接口作为一项满足此类基准所有标准的潜在任务。
引用
@article{arxiv.2002.11945,
title = {Is my Neural Network Neuromorphic? Taxonomy, Recent Trends and Future Directions in Neuromorphic Engineering},
author = {Sumon Kumar Bose and Jyotibdha Acharya and Arindam Basu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.11945},
year = {2020}
}
备注
6 pages