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由于其非易失性和多位属性，回忆录已被广泛用作神经形态体系结构中的突触重量元素。但是，它们用于定义和重新编程的用于网络连接性已被忽略。在这里，我们提出，实施和实验证明了Mosaic，Mosaic是基于一系列Memristor横杆的神经形态结构。第一次，我们不仅使用分布式的非易失性备忘录来计算，而且用于路由（即定义网络连接性）。马赛克特别适合实施可重新配置的小世界图形模型，具有密集的局部和稀疏的全局连接性 - 在大脑中广泛发现。我们在数学上表明，随着网络的扩大，马赛克所需的记忆比传统的备忘录方法更少。我们在马赛克上绘制一个尖峰的复发性神经网络，以求解心电图（ECG）异常检测任务。与基于微型控制器和基于地址的代表性处理器相比，在相应的一个和两个数量级降低能量需求的降低中，镶嵌的优势在相等的镶嵌物中的优势是相等或更好的。马赛克有望根据基于记忆和能量较少的图理论原理设计神经形态硬件的新方法。
神经形态镶嵌：可重新计算内存...
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