基于电阻式存储器的零样本液态状态机实现多模态事件数据学习
新型阻变存储器驱动的零样本多模态事件学习系统:硬件-软件协同设计的研究报告 学术背景 人类大脑是一种复杂的脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN),能够以极低的功耗在多模态信号中进行零样本学习(Zero-shot Learning),即通过泛化已有知识来处理新任务。然而,将这种能力复制到神经形态硬件中面临着硬件和软件的双重挑战。硬件方面,摩尔定律的放缓以及冯·诺依曼瓶颈(von Neumann bottleneck)限制了传统数字计算机的效率;软件方面,脉冲神经网络的训练复杂度极高。为了解决这些问题,研究人员提出了一种硬件-软件协同设计的方法,结合了阻变存储器(Resistive Memory)和人工神经网络(Artificial Neural Network,...