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Memristive Probabilistic Computing
Memristive Probabilistic Computing
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新型模拟读出架构提升SNN效率
研究人员开发了一种利用电压到时间转换的新型脉冲神经网络（SNN）模拟读出架构。该方法旨在通过消除对传统电流模式求和和缩放电路的需求来提高面积和能源效率。在130 nm CMOS技术中的仿真证明了该架构在SNN推理中的有效性，包括成功的数字分类。
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低功耗模拟神经网络使用可训练非线性连接
研究人员开发了低功耗模拟神经网络，它们利用受Kolmogorov-Arnold网络启发的、可训练的非线性连接。这些网络直接利用模拟器件物理进行计算，将可训练的非线性函数作为模拟带通滤波器放置在每个连接上。虽然它们对于涉及平滑、连续值（如机器人运动学和控制）的任务有效，但它们不提供分类任务的参数效率。这些网络已成功转移到硬件上，并具有量化的保真度，预计功耗非常低。