迈向合成神经网络：人工电化学神经元能否与人工忆阻突触耦合？
适应与自组织系统
2020-04-22 v1
摘要
当今全球产生的海量数据日益促使人们寻找非常规且更高效的信息处理与分类方式，以期最终超越传统的冯·诺依曼-图灵计算中心教条。因此，从人脑神经架构这类虽不常规但计算能力更强的系统中汲取灵感极具吸引力。这条神经形态路线有潜力成为非常规计算领域最具影响力和最持久范式之一。当前硬件平台的基于材料的支柱很大程度上依赖于标准CMOS技术，其本质上遵循上述冯·诺依曼-图灵方案；然而我们确知，大脑硬件是通过密集互连的神经元物理网络以大规模并行方式运作的。这要求挑战计算单元的内在定义以及计算机器的架构。(...)
引用
@article{arxiv.1912.05196,
title = {Towards synthetic neural networks: Can artificial electrochemical neurons be coupled with artificial memristive synapses?},
author = {Ewelina Wlaźlak and Dawid Przyczyna and Rafael Gutierrez and Gianaurelio Cuniberti and Konrad Szaciłowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05196},
year = {2020}
}