May, 2017

硬件神经形态计算和神经网络概览

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TL;DR本文首先回顾了神经形态计算的动机和驱动力，然后讨论了该领域的主要研究方向，包括神经启发式模型、算法和学习方法、硬件和设备、支持系统以及应用，并给出了未来研究的主要方向和目标。
发现论文，激发创造
  • 神经形态学系统的存储和信息处理

    本文介绍支持皮层网络和深度神经网络模型的仿生处理器架构的调查和优点，这些架构从串行时钟实现的多神经元系统到纯数字系统和混合模拟 / 数字系统，实现更类似生物神经系统的神经元和突触模型，并描述了需要解决的挑战。

    Jun, 2015

  • 脉冲神经网络的硬件实现与挑战：一项调查

    该文概述了脉冲神经网络及其硬件实现的现状和趋势，介绍了在算法选择和训练机制方面的工作，描述了利用硬件提高该算法特性的策略以及相关的优点和挑战。

    May, 2020

  • 大规模神经形态脉冲阵列处理器：模拟人脑的追求

    本论文综述了神经形态工程中的关键问题，包括信息处理、脑样计算、神经模型及其仿真，以及深度学习等。

    May, 2018

  • 神经形态计算和空间感知

    本研究综述了欧洲航天局先进概念团队在空间环境中研究神经形态学方法的早期尝试，旨在构建能够高效利用资源，满足航天器严格能量限制的工程设备。

    Dec, 2022

  • 2022 神经形态计算与工程路线图

    该研究报告介绍了神经形态计算技术的现状、挑战和机遇，并探讨其在材料、设备、电路、算法、应用和伦理等领域的未来应用发展，旨在为读者提供有价值的资源。

    May, 2021

  • 神经形态学方法在图像处理与机器视觉中的应用

    本文研究神经形态工程的应用，探讨图像处理中的视觉任务、异性扩散和神经形态视觉传感器的角色；介绍 memristors 在执行图像分割和实现人工视觉系统中的应用，讨论硬件加速器的使用，和异步信号传输协议，同时探讨计算机视觉进展可能直接受益于非易失性记忆器技术的案例。

    Aug, 2022

  • 面向下一代计算机视觉的基于脉冲的神经形态计算

    神经形态计算有望比传统的冯・诺依曼计算模式在能效上提升数个数量级。其目标是通过学习和模拟大脑功能来开发自适应、容错、低占用、快速、低能耗的智能系统，可以通过在材料、器件、电路、架构和算法等不同抽象层面上进行创新来实现。随着复杂视觉任务的能耗因大型数据集而呈指数增长，并且资源受限的边缘设备变得越来越普遍，基于脉冲的神经形态计算方法可以成为在当前主导视觉领域的深度卷积神经网络的可行替代方案。在本书章节中，我们介绍了神经形态计算，概述了设计堆栈的几个代表性示例（器件、电路和算法），并总结了一些令人兴奋的应用和未来的研究方向，这些方向在近期的计算机视觉中似乎很有前景。

    Oct, 2023

  • 低功耗神经形态处理硬件

    本文回顾了构建新一类仿效人脑以时间编码和处理信息的信息处理引擎所涉及的一些体系结构和系统级设计方面，以解决能效问题。

    Jan, 2019

  • 基于电阻变化器的存储器：从内存计算、深度学习加速、脉冲神经网络到神经形态计算的未来

    本文综述深度学习、电晕电阻存储器（Memristors）和尖峰神经网络等人工智能领域的新技术。文章重点讨论了依赖非冯・诺依曼体系结构的计算和定制学习和推理算法的必要性，并展望了未来神经形态的计算系统。

    Apr, 2020

  • 低温神经形态硬件

    本文综述了低温神经形态计算硬件的现状，包括分类、性能指标和应用等方面，并提出了解决当前挑战的思路。

    Mar, 2022