神经形态再生记忆光电子振荡器神经形态再生记忆

科学领域:

• 光电学是指光电子产品.
• 神经形态工程的神经形态工程
• 非线性动力学是一种非线性动力学.

背景情况:

• 神经形态尖端信息处理提供高速,低功耗和无编程操作.
• 目前用于神经形态计算的物理平台缺乏像数据存储器这样的基本构建块,阻碍了全层网络构建.

研究的目的:

• 提出并展示一种新的神经形态再生记忆方案.
• 通过引入数据存储器组件来克服神经形态计算中现有的物理平台的局限性.

主要方法:

• 开发一种神经形态再生记忆方案,使用一种时间延迟的宽带非线性光电子振荡器 (OEO).
• 通过将双驱动的马赫-泽恩德电光调制器偏向于其最小传输点附近,使OEO在可激发模式下运行.
• 通过模拟和实验实施验证,确认结果之间的匹配.

主要成果:

• 拟议的基于OEO的方案成功地重塑和再生了开关密钥编码序列.
• 该OEO运行在一个可刺激的制度,保持局部状态强大的非线性尖端反应.
• 证明了对短期兴奋的长期反应能力.

结论:

• 基于OEO的神经形态再生记忆方案为物理层神经网络提供了一个关键的构建块.