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Wilson-Cowan 中的噪声调节多稳态突触......
频率依赖性可塑性是指响应不同刺激频率时突触强度的变化。共振是已知在这种频率依赖性中很重要的一个因素，然而，神经噪声在此过程中的作用仍然难以捉摸。考虑到大脑是一个固有的噪声系统，了解其影响可能有助于制定基于非侵入性脑刺激方案的治疗干预措施。威尔逊-考恩 (WC) 模型是一个成熟的模型，用于描述神经群体的平均动态，并且已被证明在存在噪声的情况下表现出双稳态。然而，当皮质群体相互作用时，WC 模型中的不同稳定状态如何影响突触可塑性这一重要问题尚未得到解决。因此，我们研究了基于 WC 的相互作用神经群体与活动依赖性突触耦合模型中的可塑性动力学，其中在受控强度的噪声存在下施加了周期性刺激。结果表明，对于噪声方差的窄范围，突触强度可以得到优化。具体来说，存在一种噪声强度机制，突触强度呈现三重稳定状态。调节噪声强度会影响系统选择其中一种稳定状态的概率，从而控制可塑性。这些结果表明，噪声是决定刺激引起的可塑性结果的一个高度影响因素。
效应晶体管人工突触
和非结构化数据。[1,2] 在大脑中，信息储存在突触中，突触中有一个裂缝连接两个神经细胞（神经元）。 当输入刺激到达前神经元时，神经递质会从前神经元分泌出来，与后神经元上的受体结合，并调节离子传输通道（图 1a）。[3] 离子通过通道的动态通过激活/停用离子通透性通道的形成（即电导更新）在增强/减弱突触权重方面起着至关重要的作用。[3] 根据突触前刺激，突触权重会暂时维持或持续数分钟、数小时甚至更长时间，并可充当记忆状态。 开发一种通过类似离子的动力学更新电导的人工突触将非常接近地模拟生物突触的行为，并最终可以模拟各种生物神经操作。漂移忆阻器已经成功模拟了具有长期增强 (LTP) 和长期抑制 (LTD) 特性的电导更新，但本质上是随机的 [4] 并且需要额外的扩散元件来模拟离子动力学。[5] 3 端器件结构（例如晶体管）可以调节离子，因此是人工突触的有希望的候选者。[6–13] 电解质门控晶体管无需额外电路即可控制离子。[6,7] 然而，实现电解质门控晶体管的长期可塑性一直具有挑战性，主要是因为器件不稳定性（例如，接触处的寄生电化学反应引起）。[6–8] 铁电场效应晶体管 (FeFET) 提供了一种出色的器件架构，通过控制铁电栅极的极化来编程/擦除非易失性多电导状态，从而控制突触权重。 [9] 铁电栅极已用于调节 FeFET 的电导率，FeFET 采用各种半导体作为沟道材料，包括氧化铟镓锌 (IGZO) [9–11] 、二维材料 [12,13] 和聚合物。[42] 然而，用缺乏离子的半导体材料模拟离子动力学几乎是不可能实现的。因此，需要一种能够传导离子并保持其电子结构的沟道材料。金属卤化物钙钛矿半导体因其独特的离子-电子混合导电特性，是用于人工突触的有前途的材料。[14–16] 高迁移率、大扩散长度和长载流子寿命等显著的电子导电特性使得
人工突触实现神经形态计算
图 2. 基于纳米材料的人工突触概述及其在神经形态计算中的应用 [19,48,80–82]。材料和结构系统奠定了基础并勾勒出蓝图；神经形态应用是设计与现实之间的纽带。经许可转载 [19]。版权所有 2018，Wiley-VCH。经许可转载（CC BY-NC 4.0）[80]。版权所有 2021，Yu 等人，美国科学促进会。经许可转载 [48,81]。版权所有 2018，2021，美国化学学会。经许可转载（CC BY）[82]。版权所有 2020，Kim 等人，Frontiers。
形状依赖的多权重磁性人工突触
在神经形态计算中，人工突触提供多权重电导状态，该状态基于来自神经元的输入而设置，类似于大脑。除了多个权重之外，突触还可能需要其他属性，并且可能取决于应用，这需要从相同的材料中生成不同的突触行为。在这里，我们测量基于磁性材料的人工突触，这些磁性材料使用磁隧道结和磁畴壁。通过在单个磁隧道结下方的畴壁轨道中制造光刻凹口，我们实现了 4-5 个稳定的电阻状态，这些状态可以使用自旋轨道扭矩进行重复电控制。我们分析了几何形状对突触行为的影响，结果表明梯形设备具有非对称权重更新和高可控性，而直线设备具有更高的随机性，但具有稳定的电阻水平。设备数据被输入到神经形态计算模拟器中，以显示特定于应用的突触功能的实用性。通过实施应用于流式 Fashion-MNIST 数据的人工神经网络，我们表明梯形磁突触可用作高效在线学习的元生函数。通过实施用于 CIFAR-100 图像识别的卷积神经网络，我们表明直磁突触由于其阻力水平的稳定性而实现了近乎理想的推理精度。这项工作表明多权重磁突触是一种可行的神经形态计算技术，并为新兴的人工突触技术提供了设计指南。
基于非易失性阶段的人工双相突触...
基于硫代构化相位变化材料（PCM）的光子记忆细胞的实现引起了人们的关注，因为它们的快速，可逆和非易失性编程功能。[1]在硅光子平台上整合PCM存储器单元，例如GE 2 SB 2 TE 5（GST）和Aginsbte（AIST），[2] [2]可以使全观内存处理，并在其电子交通方面具有显着的优势，并在带状，速度，速度，速度，速度，速度，速度，速度，速度和并行处理中。[3,4]在开发光学逻辑门，[5,6]可恢复可填充的Photonic电路，[7-9]电气控制的光子记忆细胞，[10,11]等离激源性波导开关，[12,13] Neuro-neuro启发的光子Synapes，[14]和Neural Net-Net-net-net-net-net-net-net-net-net-net-net-net-Net-net-net-net-Net-net-net-Net-net-net-net-Ner ner Net-net-net-nerter Worts中。[15,16]先前的研究系统地研究了光子记忆细胞对二硝基二硝酸盐仪（SI 3 N 4）和硅启用器（SOI）平台的性能，[17,18]，在这些平台上，从基线（完全结晶的状态）观察到了单调增加的透射率，该传播是作为拟合程序的拟合功率。这个完善的单调光学编程使可变的可变性能够归因于Hebbian学习的基本生物神经突触的峰值依赖性可塑性（STDP）。[14]值得注意的是，最近在各种光电平台上开发了人工突触，例如[19]，基于Chalcogenide玻璃波波[20]和H-BN/WSE 2异质结构。[21]在STDP中，神经元之间的连接强度，即突触重量或突触效率，根据神经元的输出和输入尖峰的相对时机进行调整。[22]突触可塑性的基本公式，即突触重量的变化可以表示为δw¼f（δt），其中δt p p p pre，t pre，t post和t pre分别是后和神经前的时间。δT<0带有δW<0和δT> 0引入长期抑郁（LTD），并带有δW> 0的长期增强（LTP）。
我们应该寻找可塑性突触还是信息
近 70 年前，卡尔·拉什利 (Karl Lashley) 开始寻找印迹。此后，人们学到了很多东西，但分歧依然存在。在当代学习和记忆的神经生物学中，有两种截然不同的概念在竞争：联想/联结 (A/C) 概念和计算/表征 (C/R) 概念。这两种理论都建立在这样的信念之上：心智是从物质大脑的属性和过程产生的。这些理论的不同之处在于它们对记忆的神经生物学基础是什么以及它在大脑中的位置的描述。记忆的 A/C 理论强调需要将记忆认知与记忆印迹区分开来，并假定记忆认知是通过印迹回路路由的模式化神经活动的一种新兴属性。在这个模型中，学习重新组织突触关联强度以指导未来的神经活动。重要的是，本文所提倡的 A/C 理论认为突触变化不是象征性的，尽管通常是必需的，但对于记忆认知来说并不够。相反，突触变化提供了恢复神经活动符号模式的能力和蓝图。与假设记忆出现在电路层面的 A/C 理论不同，C/R 概念表明记忆表现在细胞内分子结构的层面。在 C/R 理论中，这些细胞内结构传递信息，其特性与大脑计算利用读/写存储器的观点相一致，功能类似于计算机中的读/写存储器。新的研究激发了双方的热情，并强调了进行新讨论的必要性。本文介绍了这两种理论、每种理论尚未解决的关键问题以及几种潜在的发展路径。
忆阻突触连接大脑和硅尖峰神经元
大脑功能依赖于脉冲神经元回路，其中突触在融合传输与记忆存储和处理方面发挥着关键作用。电子技术在模拟神经元和突触方面取得了重要进展，而将大脑和受大脑启发的设备连接起来的脑机接口概念也开始实现。我们报告了大脑和硅脉冲神经元之间的忆阻连接，这些连接模拟了真实突触的传输和可塑性。与金属薄膜氧化钛微电极配对的忆阻器将硅神经元连接到大鼠海马的神经元。忆阻可塑性解释了连接强度的调节，而传输则由通过薄膜氧化物的加权刺激介导，从而产生类似于兴奋性突触后电位的反应。反向大脑到硅的连接是通过微电极-忆阻器对建立的。在此基础上，我们展示了一个三神经元脑硅网络，其中忆阻突触经历由神经元放电率驱动的长期增强或抑制。
多囊泡释放对带状突触传递感觉信息的影响
囊泡释放的统计数据决定了突触如何传递信息，但经典的独立释放泊松模型并不总是适用于视觉和听觉的最初阶段。在那里，带状突触还将感觉信号编码为由两个或多个同时释放的囊泡组成的事件。这种协调的多囊泡释放 (MVR) 对脉冲产生的影响尚不清楚。在这里，我们使用纯速率代码研究了与泊松突触相比，MVR 如何影响感觉信息的传输。我们使用了泄漏积分和激发模型，结合了实验测量的斑马鱼（两种性别）视网膜双极细胞谷氨酸能突触的释放统计数据，并将它们与假设泊松输入受限于以相同平均速率运行的模型进行了比较。我们发现 MVR 可以增加每个囊泡产生的脉冲数量，同时减少脉冲间隔和第一次脉冲的延迟。综合效应是在模拟不同大小的目标神经元的一系列条件下提高信息传输效率（每个囊泡的位数）。当触发脉冲所需的收敛较少时，MVR 在具有短时间常数和可靠突触输入的神经元中最为有利。在单个输入驱动神经元的特殊情况下，如哺乳动物的听觉系统中，当脉冲产生需要多个囊泡时，MVR 会增加信息传输。这项研究表明，与泊松统计描述的速率代码相比，MVR 对囊泡的突触前整合如何提高感官信息的传输效率。
溶液处理的钙钛矿场效应晶体管人工突触
和非结构化数据。[1,2] 在大脑中，信息储存在突触中，突触中有一个裂缝连接两个神经细胞（神经元）。 当输入刺激到达前神经元时，神经递质会从前神经元分泌出来，与后神经元上的受体结合，并调节离子传输通道（图 1a）。[3] 离子通过通道的动态通过激活/停用离子通透性通道的形成（即电导更新）在增强/减弱突触权重方面起着至关重要的作用。[3] 根据突触前刺激，突触权重会暂时维持或持续数分钟、数小时甚至更长时间，并可充当记忆状态。 开发一种通过类似离子的动力学更新电导的人工突触将非常接近地模拟生物突触的行为，并最终可以模拟各种生物神经操作。漂移忆阻器已经成功模拟了具有长期增强 (LTP) 和长期抑制 (LTD) 特性的电导更新，但本质上是随机的 [4] 并且需要额外的扩散元件来模拟离子动力学。[5] 3 端器件结构（例如晶体管）可以调节离子，因此是人工突触的有希望的候选者。[6–13] 电解质门控晶体管无需额外电路即可控制离子。[6,7] 然而，实现电解质门控晶体管的长期可塑性一直具有挑战性，主要是因为器件不稳定性（例如，接触处的寄生电化学反应引起）。[6–8] 铁电场效应晶体管 (FeFET) 提供了一种出色的器件架构，通过控制铁电栅极的极化来编程/擦除非易失性多电导状态，从而控制突触权重。 [9] 铁电栅极已用于调节 FeFET 的电导率，FeFET 采用各种半导体作为沟道材料，包括氧化铟镓锌 (IGZO) [9–11] 、二维材料 [12,13] 和聚合物。[42] 然而，用缺乏离子的半导体材料模拟离子动力学几乎是不可能实现的。因此，需要一种能够传导离子并保持其电子结构的沟道材料。金属卤化物钙钛矿半导体因其独特的离子-电子混合导电特性，是用于人工突触的有前途的材料。[14–16] 高迁移率、大扩散长度和长载流子寿命等显著的电子导电特性使得
溶液处理的钙钛矿场效应晶体管人工突触
和非结构化数据。[1,2] 在大脑中，信息储存在突触中，突触中有一个裂缝连接两个神经细胞（神经元）。 当输入刺激到达前神经元时，神经递质会从前神经元分泌出来，与后神经元上的受体结合，并调节离子传输通道（图 1a）。[3] 离子通过通道的动态通过激活/停用离子通透性通道的形成（即电导更新）在增强/减弱突触权重方面起着至关重要的作用。[3] 根据突触前刺激，突触权重会暂时维持或持续数分钟、数小时甚至更长时间，并可充当记忆状态。 开发一种通过类似离子的动力学更新电导的人工突触将非常接近地模拟生物突触的行为，并最终可以模拟各种生物神经操作。漂移忆阻器已经成功模拟了具有长期增强 (LTP) 和长期抑制 (LTD) 特性的电导更新，但本质上是随机的 [4] 并且需要额外的扩散元件来模拟离子动力学。[5] 3 端器件结构（例如晶体管）可以调节离子，因此是人工突触的有希望的候选者。[6–13] 电解质门控晶体管无需额外电路即可控制离子。[6,7] 然而，实现电解质门控晶体管的长期可塑性一直具有挑战性，主要是因为器件不稳定性（例如，接触处的寄生电化学反应引起）。[6–8] 铁电场效应晶体管 (FeFET) 提供了一种出色的器件架构，通过控制铁电栅极的极化来编程/擦除非易失性多电导状态，从而控制突触权重。 [9] 铁电栅极已用于调节 FeFET 的电导率，FeFET 采用各种半导体作为沟道材料，包括氧化铟镓锌 (IGZO) [9–11] 、二维材料 [12,13] 和聚合物。[42] 然而，用缺乏离子的半导体材料模拟离子动力学几乎是不可能实现的。因此，需要一种能够传导离子并保持其电子结构的沟道材料。金属卤化物钙钛矿半导体因其独特的离子-电子混合导电特性，是用于人工突触的有前途的材料。[14–16] 高迁移率、大扩散长度和长载流子寿命等显著的电子导电特性使得