低温神经形态硬件
本文提供了一种将预先训练的深度神经网络 (DNNs) 转换成脉冲神经网络 (SNNs) 的通用指南,并介绍了一些在神经形态硬件上部署转换后的 SNNs 的技术,可显著改进其延迟,功耗和能耗。实验结果表明,与 Intel Neural Compute Stick 2 相比,使用我们的 SNN 改进技术, Intel 的神经形态处理器 Loihi 在测试的图像分类任务中功耗降低了最多 27 倍,能耗降低了最多 5 倍。
Oct, 2022
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。
May, 2017
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
该论文回顾了集成光子神经形态系统的最新进展,分析当前和未来的挑战,概述了克服这些挑战所需的科学和技术进步,包括光子计算、光子集成电路、人工神经网络、机器学习和神经形态光电子学。
Oct, 2020
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
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