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更大、更豐富的記憶容量和儲(chǔ)備池狀態(tài)數(shù) 深度儲(chǔ)備池計(jì)算類(lèi)腦硬件研究取得突破
2022年03月04日 15:05:26
來(lái)源：化工儀器網(wǎng) 點(diǎn)擊量：5906
近日,，北京大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)首次采用憶阻器單元構(gòu)建了深度儲(chǔ)備池計(jì)算硬件,，通過(guò)儲(chǔ)備池層數(shù)的增加實(shí)現(xiàn)了時(shí)序信息處理性能的顯著提升。
【化工儀器網(wǎng) 項(xiàng)目成果】近日,，北京大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)首次采用憶阻器單元構(gòu)建了深度儲(chǔ)備池計(jì)算硬件,，通過(guò)儲(chǔ)備池層數(shù)的增加實(shí)現(xiàn)了時(shí)序信息處理性能的顯著提升。
儲(chǔ)備池計(jì)算是一種低訓(xùn)練代價(jià),、低硬件開(kāi)銷(xiāo)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),，在時(shí)序信息處理方面具有廣泛的應(yīng)用，例如波形分類(lèi),、語(yǔ)音識(shí)別,、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等。儲(chǔ)備池計(jì)算系統(tǒng)由神經(jīng)元循環(huán)連接的儲(chǔ)備池和輸出層兩部分組成,，其中僅有輸出層需要訓(xùn)練從而顯著降低了訓(xùn)練代價(jià),，而系統(tǒng)中的儲(chǔ)備池可以由具有短時(shí)程特性的非線性器件來(lái)實(shí)現(xiàn)。
當(dāng)前國(guó)際上針對(duì)儲(chǔ)備池計(jì)算系統(tǒng)的研究主要集中在探索使用不同類(lèi)型的非線性器件,，例如憶阻器,、自旋扭矩振蕩器、納米線網(wǎng)絡(luò),、半導(dǎo)體光學(xué)放大器等來(lái)構(gòu)建單層儲(chǔ)備池,。但由于儲(chǔ)備池狀態(tài)數(shù)、記憶容量,、復(fù)雜動(dòng)力學(xué)特性等的局限在根本上制約了系統(tǒng)本身信息處理能力的提升,。
針對(duì)這一關(guān)鍵問(wèn)題,，北京大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)首先研制了可級(jí)聯(lián)的單層儲(chǔ)備池硬件，由此實(shí)現(xiàn)了電壓輸入,、電壓輸出的短時(shí)程非線性單元,，并且為構(gòu)建深度儲(chǔ)備池計(jì)算硬件奠定了器件基礎(chǔ)?；谠擃?lèi)短時(shí)程非線性單元,，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步制備了深度儲(chǔ)備池硬件系統(tǒng)，并結(jié)合分時(shí)復(fù)用的虛擬節(jié)點(diǎn)方法獲得了豐富的儲(chǔ)備池狀態(tài),，即首次采用可級(jí)聯(lián)短時(shí)程非線性單元構(gòu)建了深度儲(chǔ)備池(deep reservoir)計(jì)算硬件,，通過(guò)儲(chǔ)備池層數(shù)的增加實(shí)現(xiàn)了層次化的信息處理能力、更豐富的儲(chǔ)備池狀態(tài)數(shù),、更大的記憶容量以及更復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)特性,。
該項(xiàng)工作在構(gòu)建深度儲(chǔ)備池計(jì)算硬件系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)層次化的時(shí)序信息處理方面邁出了重要的一步,，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，相比同等規(guī)模的單層儲(chǔ)備池計(jì)算系統(tǒng)，該深度儲(chǔ)備池計(jì)算硬件具有更大的記憶容量,、更豐富的儲(chǔ)備池狀態(tài)數(shù),，并在波形分類(lèi)、電能消耗預(yù)測(cè)等任務(wù)中展示了優(yōu)異的性能,，證明了深度儲(chǔ)備池計(jì)算系統(tǒng)在時(shí)序信息處理任務(wù)中的潛力,。
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(資料來(lái)源：北京大學(xué)人工智能研究院)
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