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更大、更豐富的記憶容量和儲備池狀態(tài)數(shù) 深度儲備池計算類腦硬件研究取得突破
2022年03月04日 15:05:26
來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：6019
近日，北京大學科研團隊首次采用憶阻器單元構(gòu)建了深度儲備池計算硬件，通過儲備池層數(shù)的增加實現(xiàn)了時序信息處理性能的顯著提升。
儲備池計算是一種低訓練代價、低硬件開銷的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，在時序信息處理方面具有廣泛的應(yīng)用，例如波形分類、語音識別、時間序列預測等。儲備池計算系統(tǒng)由神經(jīng)元循環(huán)連接的儲備池和輸出層兩部分組成，其中僅有輸出層需要訓練從而顯著降低了訓練代價，而系統(tǒng)中的儲備池可以由具有短時程特性的非線性器件來實現(xiàn)。
當前國際上針對儲備池計算系統(tǒng)的研究主要集中在探索使用不同類型的非線性器件，例如憶阻器、自旋扭矩振蕩器、納米線網(wǎng)絡(luò)、半導體光學放大器等來構(gòu)建單層儲備池。但由于儲備池狀態(tài)數(shù)、記憶容量、復雜動力學特性等的局限在根本上制約了系統(tǒng)本身信息處理能力的提升。
針對這一關(guān)鍵問題，北京大學科研團隊首先研制了可級聯(lián)的單層儲備池硬件，由此實現(xiàn)了電壓輸入、電壓輸出的短時程非線性單元，并且為構(gòu)建深度儲備池計算硬件奠定了器件基礎(chǔ)。基于該類短時程非線性單元，團隊進一步制備了深度儲備池硬件系統(tǒng)，并結(jié)合分時復用的虛擬節(jié)點方法獲得了豐富的儲備池狀態(tài)，即首次采用可級聯(lián)短時程非線性單元構(gòu)建了深度儲備池(deep reservoir)計算硬件，通過儲備池層數(shù)的增加實現(xiàn)了層次化的信息處理能力、更豐富的儲備池狀態(tài)數(shù)、更大的記憶容量以及更復雜的動力學特性。
該項工作在構(gòu)建深度儲備池計算硬件系統(tǒng)、實現(xiàn)層次化的時序信息處理方面邁出了重要的一步，其實驗結(jié)果表明，相比同等規(guī)模的單層儲備池計算系統(tǒng)，該深度儲備池計算硬件具有更大的記憶容量、更豐富的儲備池狀態(tài)數(shù)，并在波形分類、電能消耗預測等任務(wù)中展示了優(yōu)異的性能，證明了深度儲備池計算系統(tǒng)在時序信息處理任務(wù)中的潛力。
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(資料來源：北京大學人工智能研究院)
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