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Izhikevich Model-based Self-repairing Control for Plants with Sensor Failures and Disturbances
Izhikevich Model-based Self-repairing Control for Plants with Sensor Failures and Disturbances
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受生物启发的神经网络在忆阻器硬件上运行
研究人员开发了一种受啮齿动物CA3海马亚区域启发的全新脉冲神经网络，并在忆阻器硬件上展示了其功能。该网络融入了神经元多样性和真实的静息态动力学，以显著减少的神经元和突触数量实现了与更大规模网络相似的行为。在利用忆阻器噪声的FPGA/忆阻器平台上实现该网络，其性能优于模拟，凸显了受生物启发的算法在新兴的神经形态计算硬件上的潜力。
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新框架可自动评估脉冲神经元的生物学合理性
研究人员开发了一个开源框架，可自动评估脉冲神经元模型在生物学上的合理性。生物学合理性是神经形态计算中一个关键但定义不清的概念。该框架将神经元模型视为黑箱，评估模型重现已知生物放电模式的能力。该工具用Python实现，兼容PyTorch和Norse库，旨在促进对生物学合理性与网络性能指标（如准确性和能效）之间联系的系统性研究。