使用Fowler-Nordheim退火器的ON-OFF神经形态Ising机
神经与进化计算
2025-04-01 v2
摘要
我们介绍了NeuroSA，一种神经形态架构，专门设计用于通过基于Fowler-Nordheim量子力学隧穿效应的阈值退火过程，确保渐近收敛到Ising问题的基态。NeuroSA的核心组件由一对异步ON-OFF神经元组成，有效地将经典模拟退火动力学映射到积分-发放神经元网络上。每个ON-OFF神经元对的阈值由FN退火器自适应调整，产生的脉冲动力学复制了SA的最优逃逸机制和收敛性，特别是在低温下。为了验证我们的神经形态Ising机的有效性，我们系统地解决了基准组合优化问题，如MAX-CUT和最大独立集。在多次运行中，NeuroSA始终生成集中在最先进结果（99%以内）或超过当前最大独立集基准最先进解决方案的解决方案分布。此外，NeuroSA能够在没有任何图特定超参数调整的情况下实现这些优越的分布。为了实际说明，我们展示了在SpiNNaker2平台上实现NeuroSA的结果，突出了将我们提出的架构映射到标准神经形态加速器平台上的可行性。
引用
@article{arxiv.2406.05224,
title = {ON-OFF Neuromorphic ISING Machines using Fowler-Nordheim Annealers},
author = {Zihao Chen and Zhili Xiao and Mahmoud Akl and Johannes Leugring and Omowuyi Olajide and Adil Malik and Nik Dennler and Chad Harper and Subhankar Bose and Hector A. Gonzalez and Mohamed Samaali and Gengting Liu and Jason Eshraghian and Riccardo Pignari and Gianvito Urgese and Andreas G. Andreou and Sadasivan Shankar and Christian Mayr and Gert Cauwenberghs and Shantanu Chakrabartty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.05224},
year = {2025}
}
备注
43 pages, 10 figures