對時間復(fù)雜度信息的學(xué)習(xí)和處理是人腦的一大優(yōu)勢,而儲備池計算是一種低訓(xùn)練代價、低硬件開銷的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在時序信息處理方面具有廣泛的應(yīng)用。近日,北京大學(xué)科研團隊在Advanced Materials雜志發(fā)表了題為Multilayer Reservoir Computing Based on Ferroelectric α-In2Se3 for Hierarchical Information Processing的論文,該團隊首次采用憶阻器單元構(gòu)建了深度儲備池計算硬件,通過儲備池層數(shù)的增加實現(xiàn)了時序信息處理性能的顯著提升。
該團隊首先研制了可級聯(lián)的單層儲備池硬件,通過將動態(tài)憶阻晶體管與平面器件進行串聯(lián)分壓,實現(xiàn)了電壓輸入、電壓輸出的短時程非線性單元。由于輸入和輸出為相同的物理量,解決了通常情況下電壓輸入、電流輸出器件難以直接級聯(lián)的問題,為構(gòu)建深度儲備池計算硬件奠定了器件基礎(chǔ)?;谠擃惗虝r程非線性單元,進一步制備了深度儲備池硬件系統(tǒng),并結(jié)合分時復(fù)用的虛擬節(jié)點方法獲得了豐富的儲備池狀態(tài)。試驗結(jié)果表明,相比同等規(guī)模的單層儲備池計算系統(tǒng),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(tài)數(shù),并在波形分類、電能消耗預(yù)測等任務(wù)中展示了優(yōu)異的性能,證明了深度儲備池計算系統(tǒng)在時序信息處理任務(wù)中的潛力。該工作在構(gòu)建深度儲備池計算系統(tǒng)、實現(xiàn)類腦的時序信息處理方面邁出了重要的一步。
(來源:科技部生物中心)