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基于丘脑皮质的脉冲神经网络......
本文提出了一种非迭代训练算法，用于在自学习系统中应用节能的 SNN 分类器。该方法使用预处理间脑丘脑中典型的感觉神经元信号的机制。该算法概念基于尖点突变模型和路由训练。该算法保证整个网络中连接权重值的零分散，这在基于可编程逻辑器件的硬件实现的情况下尤为重要。由于非迭代机制受到联想记忆训练方法的启发，该方法可以估计网络容量和所需的硬件资源。训练后的网络表现出对灾难性遗忘现象的抵抗力。该算法的低复杂度使得无需使用耗电的加速器即可进行现场硬件训练。本文将该算法的硬件实现的复杂性与经典的 STDP 和转换程序进行了比较。该算法的基本应用是配备视觉系统并基于经典 FPGA 设备的自主代理。
印度理工学院（BHU）瓦拉纳西
自从物联网和人工智能数据分析领域出现深度学习爆炸式增长以来，内存墙问题对现有计算架构的压力越来越大。研究人员正在寻找冯·纽曼架构之外的一些以内存为中心的计算范例。神经形态计算是解决人工智能硬件问题的新范例之一。本课程重点介绍神经形态计算，并通过案例研究展示其在物联网和人工智能应用中的强大功能。本课程将深入探讨神经形态计算的不同方面，以解锁无限可能并塑造人工智能和数据分析兼具效率的未来。加入这趟旅程吧，因为在当今世界，计算采用神经形态不仅仅是一种选择；而是一种必需品。 模仿生物神经网络、神经元结构、人工神经元建模、神经元和突触电路拓扑 神经形态硬件架构、基于忆阻器的神经网络架构、交叉架构和神经形态核心、使用忆阻器和 FeFET 的内存中心计算 与其他新兴存储设备和功能的神经形态计算 神经形态算法（STDP、LSM 等） 神经形态计算的应用 神经形态计算中的学习范式
带有...
现代神经科学的挑战之一是创建基于体外神经网络的“活计算机”。这样的人造装置应该执行神经计算任务，并在体现在机器人中时与环境相互作用。最近的研究确定了最关键的挑战，即寻找神经网络体系结构来实施关联学习。这项工作提出了一个模块化体系结构模型，该模型通过单向耦合连接的尖峰神经网络。我们表明该模型可以根据Pavlovian的调节训练神经机器人。机器人在回避障碍物中的性能取决于网络间耦合中的权重比。我们表明，除了STDP外，成功学习的关键因素是突触和神经元竞争。我们使用最近发现的最短路径规则来实施突触竞争。此方法已准备好进行实验测试。强抑制耦合在负责无条件响应的子网中实施神经元竞争。对这种方法的经验测试需要一种技术，用于增长具有给定兴奋性和抑制性神经元比率的神经网络。一种替代方案是建立一个混合系统，其体外神经网络通过硬件复合连接结合。
非侵入性脑刺激能调节人脑的峰值阿尔法频率吗？系统评价和荟萃分析
缩写列表：AG，角回；CES，经颅电刺激；CI，置信区间；COBIDAS，数据分析和共享最佳实践委员会；CoG，重心；DLPFC，背外侧前额皮质；EEG，脑电图；FEF，额叶眼区；FFT，快速傅里叶变换；IAF，个体阿尔法频率；ICA，独立成分分析；IPS，顶内沟；ITPC，经颅间相位相干性；LTD，长期抑郁；LTP，长期增强；mA，毫安；MD，平均差异；MEEG，脑磁图和脑电图；MEG，脑磁图；MRI，磁共振成像；MT，运动阈值；NIBS，非侵入性脑刺激；OSF，开放科学框架；otDCS，振荡经颅直流电刺激； PAF，峰值 alpha 频率；PICO，参与者，干预，控制，结果；PRISMA，系统评价和荟萃分析的首选报告项目；PROSPERO，国际系统评价前瞻性注册库；RINCE，减阻非侵入性皮层电刺激；rTMS，重复经颅磁刺激；SE，标准误差；SM，感觉运动；STDP，尖峰时间依赖性可塑性；SWiM，无需荟萃分析的综合；tACS，经颅交流刺激；TBS，Theta 爆发刺激；tDCS，经颅直流刺激；tES，经颅电刺激；TMS，经颅磁刺激；tRNS，经颅随机噪声刺激。
学习走路：通过...
摘要 - 在性能和能量限制下的腿部机器人运动的在线学习仍然是一个挑战。的方法，例如随机梯度，深度增强学习（RL），已经针对双子，四倍和六脚架进行了探索。这些技术在计算密集程度上，因此很难在边缘计算平台上实施。这些方法在能源消耗和吞吐量方面也是不足的，因为它们依赖复杂的传感器和数据预处理。另一方面，神经形态范围（例如尖峰神经网络（SNN））在边缘智能上的低功率计算中变得越来越有利。snn表现出具有突触的仿生峰值时间依赖性可塑性（STDP）的强化学习机制的能力。但是，尚未探索训练腿部机器人以中央模式发生器（CPG）在SNN框架中生成的同步步态模式行走。这种方法可以将SNN的效率与基于CPG的系统的同步运动相结合 - 提供了移动机器人技术中端到端学习的突破性绩效。在本文中，我们提出了一种基于增强的随机学习技术，用于培训刺激CPG的六型固醇机器人，该机器人学会了在没有先验知识的情况下使用生物风格的三脚架步态行走。整个系统是在具有集成传感器的轻质Raspberry Pi平台上实现的。我们的方法在有限的边缘计算资源中为在线学习打开了新的机会。
具有机器人实施例的模块化尖峰神经网络中的空间计算
摘要：现代神经科学中的挑战之一是创建一个脑介绍。基于在体外生长的神经网络的这种半小型设备在体外生长时应与环境相互作用。这项工作中的一个关键点是开发一种能够进行联想学习的神经网络体系结构。这项工作提出了一个中尺度模块化尖峰神经网络（SNN）的数学模型，以在脑线芯片环境中研究学习机制。我们表明，除了峰值依赖性可塑性（STDP）外，突触和神经元竞争是成功学习的关键因素。此外，最短的途径规则可以实施负责处理来自环境的有条件刺激的突触竞赛。该解决方案已准备好在神经元文化中进行测试。可以通过对负责无条件反应的SNN模量进行横向抑制来实施神经元竞争。对这种方法的经验测试具有挑战性，需要开发一种具有给定兴奋性和抑制性神经元比的培养物的技术。我们测试了移动机器人中嵌入的模块化SNN，并表明它可以在触摸（无条件）和超声波（条件）传感器之间建立关联。然后，机器人只能依靠超声传感器避免障碍而不会击中障碍。
基于隧道的CMOS浮动门突触，用于低功率尖峰时序依赖性可塑性
正在实施几种硬件方法，以用于Ma-Chine学习，从von Neumann- Zuse计算机架构上的速率神经元[1]，[2]，FPGA [3]和ASICS [3]和ASICS [4]到从一侧到替代方法，到诸如Neu-Romorphic硬件[5] - [5] - [7]和量子计算机的替代方法，以及量子计算机的量子[8] [8] [8] side Inselum Machine [9] [9]在需要低功耗或准备脑机界面准备的涉及应用程序中，尖峰神经元的电路[10]占据着重要作用。尖峰神经网络（SNN）通过尖峰代替有限的数字传输信息。这种编码方法模拟了生物神经元的效率，在能量管理方面具有巨大的效率[11]。过去，通过设计必要的神经元或突触[12] - [15]或详细阐述复杂网络[16]，[17]来解决低功耗。我们通过设计与商业CMOS技术完全兼容并能够存储多个权重的电路来实现此类目标。该设备旨在永久存储跨神经元的连接，但在我们的情况下，在其一生中，在其一生中对它们进行了修改，在我们的情况下，作为峰值时间依赖性的可塑性（STDP）。后者是一种著名的方法，用于根据所涉及的神经元的相对时间来修饰突触的强度[18]。内存元件是一个浮动的门，可存储准通电，它是神经形态电路的主要候选者之一[19] - [21]，这要归功于与当前CMOS技术的完整兼容性。不同于先前报道的磁性门突触
2023基本细节（公约）年度报告
o r＆d含量（光电骨料来源技术）•100°C。光子电线键合技术的优化•导热性11W/M.K-类互互粘附材料•基于激光的同时转录键合工艺实施（批次数量：30）•超级滤波器的数量（2）•超级效果（2）或效果（2），•超级效果（2）或实用（2）。损失1dB或更少）超组件损失光学开关开发（2μm或小于1 dB的插入损失，10 dB或更多）•1/10λ或更少的超高 - 高 - 高 - 高 - 高 - 浓度的光学材料制造工艺工艺技术•THZ反射系统配置和绩效评估（100 severtion contriction：100 severtion：100°）（100μmmmmmmmme） mm, frequency:> 600 GHz, data capacity: 128 bit/cm 2) (Neuromopic decoder-encoder source technology) Integrated BNN-NPU FPGA Prototype Development • Under 1.0 V Operation Super Power Analog-Digital Mixed SNN-NPU Chip Development • Selective Stimulus/Suppressable 2 IN VITRO Neuro Interface Technology Development MEA-FPGA NPU Simulator Platform • In VITRO and in VIVO神经电极的发展和性能评估•感觉（压力）受体解码模型的扩展（从静态触觉到动态触觉）突触阵列和STDP特征评估•通过光电气复杂刺激>/div>
突触的计算的神经种群动力学...
摘要除了长时间的重新布线外，大脑中的突触还会受到在更快的时间表上发生的显着调制，这些时间尺度赋予了大脑的其他处理信息。尽管如此，大脑的模型像复发性神经网络（RNN）经常在训练后冻结了权重，依靠在神经元活动中存储的内部状态来保存与任务相关的信息。在这项工作中，我们研究了仅依赖于推理过程中突触调制的网络的计算潜力和产生的动力学，即过程与任务相关信息，多塑性性网络（MPN）。由于MPN没有复发连接，因此这使我们能够仅由突触调制量研究计算能力和动态行为。MPN的一般性允许我们的结果适用于从短期突触可塑性（STSP）到较慢的调制，例如Spike Time依赖性可塑性（STDP）等较慢。我们彻底检查了经过基于集成任务的MPN的神经种群动力学，并将其与已知的RNN动力学进行了比较，发现两者具有根本不同的吸引子结构。我们发现动态上的上述差异使MPN在几个与神经科学的测试上的表现都优于其RNN对应物。在一系列神经科学任务中训练MPN，我们发现其在这种设置中的计算功能与通过复发连接计算的网络相当。总的来说，我们认为这项工作证明了通过突触调制的计算可能性，并突出了这些计算的重要基线，以便可以在类似大脑的系统中识别它们。