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使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
神经形态在线聚类和分类
神经形态架构的底部两层经过设计，并被证明能够进行在线聚类和监督分类。使用主动脉冲树突模型，单个树突段执行的功能与经典的积分和激发点神经元基本相同。然后，单个树突由多个段组成，并能够进行在线聚类。虽然这项工作主要侧重于树突功能，但可以通过组合多个树突来形成多点神经元。为了展示其聚类能力，树突被应用于脉冲分类——脑机接口应用的重要组成部分。监督在线分类被实现为由多个树突和简单投票机制组成的网络。树突独立且并行地运行。网络以在线方式学习，并能适应输入流中的宏观变化。
神经形态计算的挑战与机遇
同步通信（单个中央时钟的高能量）具有高可塑性，可实现动态重构。大多数数字电路的重构能力有限。神经元可以随时访问突触（内存）；无需浪费能量在内存和处理器之间来回传送信息，因为处理是在现场进行的。
使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
神经形态入门套件的披露
神经形态计算是一种受大脑启发的计算方法。神经形态计算的主要构造是脉冲神经网络 (SNN)，许多资料对此进行了解释 [20]、[24]。我们使用术语“神经处理器”来定义一种计算设备，在该设备上可以加载脉冲神经网络，然后将输入脉冲暂时应用于特定的输入神经元。神经处理器处理脉冲并运行 SNN，在整个网络中传播脉冲。有指定的输出神经元，可以从外部读取脉冲。有许多神经处理器模拟器 [3]、[5]、[10] 和硬件项目 [1]、[4]、[8]、[24]。然而，大多数硬件项目都是商业性的，或者由研究项目以各个研究小组独有的方式运行。我们这项工作的目的是提供一种低成本、灵活的硬件套件，研究人员可以使用它来探索神经形态计算。具体来说，我们的目标是让该套件能够实现一种简单且廉价的机制，用于开发由神经处理器驱动的物理应用。我们的灵感之一来自代尔夫特大学的一个项目，其中的作者实现了一个神经形态 PID 控制器，用于调整 MAV 的高度 [28]。作者显然需要一个小型、轻便、自封装的系统，用于将传感器输入转换为脉冲，将这些脉冲发送到神经处理器，然后解释输出脉冲。我们设计了该套件用于类似这样的用例。在本文的后续部分中，我们将描述套件的组件、它们的组成、示例套件和物理应用。
基于LINBO3的神经形态计算的回忆录...
神经形态计算是开发能量有效和高性能的人工智能系统的有希望的范式。基于低功耗，非挥发性和高速开关等基于氯烯烯烃（Linbo 3）的烯烃（Linbo 3）的独特特性，使其成为神经形态系统中突触仿真的理想候选者。这项研究调查了基于Linbo 3的回忆录的潜力，通过探索其突触行为并优化设备参数来彻底改变神经形态计算，并利用Linbo 3基于Linbo 3的回忆录的潜力来创建效率和高性能神经计算机系统。通过实现有效和高速神经网络，该文献综述旨在为能够应对复杂的现实世界挑战的创新人工智能系统铺平道路。从本研究中获得的结果对于未来的研究人员和工程师至关重要，致力于设计和实施基于Linbo 3的神经形态计算体系结构。
用于自动驾驶赛车的神经形态计算
神经形态计算在未来的自主系统中有着许多机会，尤其是那些将在边缘运行的系统。然而，在现实世界的应用上，神经形态实现的演示相对较少，部分原因是缺乏可用的神经形态硬件和软件，也是因为缺乏可访问的演示平台。在这项工作中，我们建议利用 F1Tenth 平台作为神经形态计算的评估任务。F1Tenth 是一个竞赛，其中十分之一大小的汽车参加自动驾驶赛车任务；在软件和硬件方面都有大量开源资源可用于实现此任务。我们提出了一种包含神经形态硬件、软件和训练的工作流程，可用于开发用于神经形态硬件部署的脉冲神经网络以执行自动驾驶赛车。我们介绍了将这种方法用于这种小规模现实世界自动驾驶汽车任务的初步结果。
神经形态计算——开发原理
摘要。由于摩尔定律随后的衰落，每个人都在寻找一种推动计算技术进一步发展的方法。神经形态计算是我们接近下一代计算机技术的一种方式。神经形态芯片一直是当前的热门话题，因为它涉及多种策略来制定给定的信息，不仅可以做出特定的决定，还可以修改网络以记忆信息并更有效地完成工作。随着时间的推移，VLSI 力学的进步以及对神经形态计算的进一步研究和开发，导致神经形态工程在应用中的能力和能力稳步增长。这些芯片执行复杂的任务，例如图像识别、导航和解决问题。在本文中，我们介绍了神经形态计算的历史、需求、功能、当前项目、它们的主要特征以及神经形态计算的技术能力。
2021 年神经形态计算路线图和...
丹尼斯·V·克里斯滕森（Dennis V. Liang 12，Feng Miao 12，Mario Lanza 13，Tyler J. Quill 14，Scott T. Keene 15，Alberto Salleo 14，Julie Grollier 16，DanijelaMarković16，Alice Mizrahi 16，Peng Yao 17，Peng Yao 17，J. Joshua Yang Yang Yang Yang Yang 17，Giacomoo Indiveri 18，John Pair Strachan，John Pair Strachan 19，199 Suman Datta 20，Elisa Vianello 21，Alexandre Valentian 22，Johannes Feldmann 23，Xuan Li 23，Wolfram HP Pernice 24,25，Harish Bhaskaran 23，Steve Furber 26，Emre Neftci 27 31，Youngeun Kim 31，Gouhei Tanaka 32，Simon Thorpe 33，Chiara Bartolozzi 34，Thomas A. Cleland 35，Christoph Posch 36，Shih-Chii Liu 18，Gabriella Panuccio 37 39、Tinoosh Mohsenin 39、Elisa Donati 18、Silvia Tolu 40、Roberto Galeazzi 40、Martin Ejsing Christensen 41、Sune Holm 42、Daniele Ielmini 43 和 N. Pryds 1,44。