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摘要卷积神经网络（Lecun and Bengio 1998脑理论与神经网络手册255-58； Lecun，Bengio和Hinton 2015 Nature 521 436-44）在现代信号处理和机器视觉中是最先进的，无处不在。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。 这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。 SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。 然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。 在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。 这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。 我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。 我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。 我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。如今，基于新兴纳米版的硬件解决方案旨在减少这些网络的功耗。这是通过使用实现卷积滤波器并顺序乘以输入的连续子集的设备，或者通过使用不同的一组设备来并行执行不同的乘法，以避免将中间计算步骤存储在内存中。SpinTronics设备由于提供了各种神经和突触功能，因此可以进行信息处理。然而，由于其低/偏高/比率，在单个步骤中使用横杆式旋转记忆阵列进行卷积所需的所有乘法将导致偷偷摸摸的路径电流。在这里，我们提出了一个建筑，其中突触通信基于共振效果。这些突触通信具有频率选择性，可防止由偷偷摸摸电流引起的串扰。我们首先演示了一系列自旋谐振器如何通过依次校正编码连续输入集的射频信号来充当突触并进行卷积。我们表明，具有多个自旋谐振器的多个链可以实现并行实现。我们为这些链条提出了两种不同的空间布置。对于每个人，我们解释了如何同时调整许多人工突触，从而利用了突触重量共享特定的卷积。我们通过使用自旋振荡器作为人工微波神经元来展示如何通过使用自旋振荡器在卷积层之间传输信息。最后，我们模拟了这些射频谐振器和自旋振荡器的网络，以求解MNIST手写数字数据集，并获得与软件卷积神经网络相当的结果。由于它可以与纳米设备的单一步骤完全平行运行卷积神经网络，因此本文提出的架构对于需要机器视觉的嵌入式应用程序（例如自主驾驶）很有希望。
带射频的卷积神经网络，带有射频旋转纳米驱动器
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