已经开发出一种忆阻器神经网络自发训练的方法。免费技术图书馆新闻

忆阻器神经网络的自发学习方法被开发出来

24.03.2021

隶属于蔚山国立科学技术研究院 (UNIST) 和中国清华大学的国际研究团队公布了一项可以提高人工神经网络可学习性的新技术。

所提出的方法利用了训练期间半导体存储器中相变材料的“电阻漂移”（电阻上升）。信息更新是通过增加忆阻器中的电阻来记录的，忆阻器充当突触，另外还考虑了不断变化的模板和训练数据之间的关系。

使用作为神经网络工作的实验相变忆阻器 (PCM) 阵列证明了该方法的有效性。在对由 0 到 9 的数字组成的手写文本进行分类的测试中，此类设备显示出将学习能力提高约 3% 的效果。特别是传统上难以以手写形式分类的数字 8 的识别准确率显着提高。由于突触更新模式，学习能力得到了提高，突触更新模式根据分类的复杂性而变化。

新方法的一个重要优点是无需额外的能源成本就可以提高可学习性，因为 PCM 的电阻在过渡到非晶相后由于结构松弛而自发增加。

研究人员预计，他们的研究结果将有助于开发利用忆阻器设备特性的学习算法，并开辟神经形态计算芯片开发的新方向。

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虚拟现实头盔气味发生器 24.01.2017

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VAQSO VR 的任务是散发气味，为此目的使用带有芳香液体的墨盒-储存器预装到设备中。该设计最多可容纳五个安瓿形式的此类容器（计划发布 10 个弹药筒的修改），每个安瓿瓶都将迫使虚拟现实头盔的用户在游戏过程中使用另一个感官 - 他的感觉闻。

“臭味配件”的开发者承诺，他们的创意将让射击游戏的粉丝，正如他们所说，在枪战中以最真实的表达方式闻到火药味。游戏玩家在一些精灵村庄附近的街区闲逛，会伴随着森林已经特有的香气——草、花和树的气味。

VAQSO VR 应该会在 2017 年底看到曙光。到目前为止，开发人员正在努力解决调节墨盒香味强度的问题，具体取决于气味的虚拟来源与播放器的距离。

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