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利用Loihi推进神经形态计算:研究结果与展望( Advancing Neuromorphic Computing With Loihi: A Survey of Results and Outlook )
M Davies A Wild G Orchard Y Sandamirskaya SR Risbud
深度人工神经网络应用了大脑信息处理的原理，导致了跨越许多问题领域的机器学习的突破。神经形态计算的目标是更进一步，使芯片更直接地受到生物神经回路的形式和功能的启发，因此它们可以在低功耗水平下处理新知识、适应、行为和实时学习。尽管经过几十年的研究，直到最近，很少有发表的结果表明今天的神经形态芯片可以显示定量计算价值。随着英特尔Loihi的出现，这种情况正在发生变化。Loihi是一种神经形态学研究处理器，旨在支持广泛的尖峰神经网络，具有足够的规模、性能和功能，与当代最先进的计算架构相比，可以提供有竞争力的结果。这项调查回顾了迄今为止Loihi在研究中的主要算法领域所获得的结果，包括深度学习方法和旨在更直接地利用基于尖峰的神经形态硬件的关键特征的新方法。虽然传统的前馈深度神经网络在Loihi上显示出适度的好处，但更多的大脑启发网络使用递归性、精确的尖峰-定时关系、突触可塑性、随机性和稀疏性，与最先进的传统方法相比，以更低的潜伏期和能量来执行某些计算。这些引人注目的神经形态网络解决了一系列代表类脑计算的问题，如基于事件的数据处理、自适应控制、约束优化、稀疏特征回归和图搜索。
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