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更大、更豐富的記憶容量和儲備池狀態數 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 點擊量：6024
近日，北京大學科研團隊首次采用憶阻器單元構建了深度儲備池計算硬件，通過儲備池層數的增加實現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、低硬件開銷的循環神經網絡(RNN)，在時序信息處理方面具有廣泛的應用，例如波形分類、語音識別、時間序列預測等。儲備池計算系統由神經元循環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，而系統中的儲備池可以由具有短時程特性的非線性器件來實現。
當前國際上針對儲備池計算系統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、納米線網絡、半導體光學放大器等來構建單層儲備池。但由于儲備池狀態數、記憶容量、復雜動力學特性等的局限在根本上制約了系統本身信息處理能力的提升。
針對這一關鍵問題，北京大學科研團隊首先研制了可級聯的單層儲備池硬件，由此實現了電壓輸入、電壓輸出的短時程非線性單元，并且為構建深度儲備池計算硬件奠定了器件基礎。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，并結合分時復用的虛擬節點方法獲得了豐富的儲備池狀態，即首次采用可級聯短時程非線性單元構建了深度儲備池(deep reservoir)計算硬件，通過儲備池層數的增加實現了層次化的信息處理能力、更豐富的儲備池狀態數、更大的記憶容量以及更復雜的動力學特性。
該項工作在構建深度儲備池計算硬件系統、實現層次化的時序信息處理方面邁出了重要的一步，其實驗結果表明，相比同等規模的單層儲備池計算系統，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數，并在波形分類、電能消耗預測等任務中展示了優異的性能，證明了深度儲備池計算系統在時序信息處理任務中的潛力。
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(資料來源：北京大學人工智能研究院)
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