Mar, 2024
基于分析和全基于电阻忆阻器的蓄能池计算用于时间数据分类
Analysis and Fully Memristor-based Reservoir Computing for Temporal Data Classification
Ankur Singh, Sanghyeon Choi, Gunuk Wang, Maryaradhiya Daimari, Byung-Geun Lee
TL;DR我们的研究引入了一种新型的双存储器 RC 系统，通过基于 WOx 的忆阻器实现 16 个不同状态的编码和基于 TiOx 的忆阻器实现长期记忆单元，实现了处理时间数据集的能力。通过对孤立语音数字识别和 Mackey-Glass 时间序列预测的基准任务的验证，该系统在数字识别中达到了 98.84% 的准确率，在时间序列预测任务中保持了较低的规范化均方根误差（NRMSE）0.036，突出了其能力。本研究揭示了基于忆阻器的 RC 系统在处理复杂时间挑战方面的能力，为神经形态计算的进一步创新奠定了基础。