我国科学家在深度储备池计算类脑硬件研究方面取得重要进展  

出　　处：《石河子科技》2022年第2期64-64,共1页Shihezi Science and Technology

摘　　要：对时间复杂度信息的学习和处理是人脑的一大优势,而储备池计算是一种低训练代价、低硬件开销的循环神经网络,在时序信息处理方面具有广泛的应用。近日,北京大学科研团队在《Advanced Materials》杂志发表了题为“Multilayer Reservoir Computing Based on Ferro⁃electricα-In2Se3 for Hierarchical Information Processing”的论文,该团队首次采用忆阻器单元构建了深度储备池计算硬件。

关 键 词：循环神经网络 储备池计算 忆阻器 时间复杂度 硬件开销 时序信息 单元构建 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]