本文档属于类型b，即一篇综述性学术论文。以下是根据文档内容生成的学术报告：
作者与机构：本文由Yidong Liu、Siting Liu、Yanzhi Wang（IEEE会员）、Fabrizio Lombardi（IEEE会士）和Jie Han（IEEE高级会员）共同撰写。作者分别来自加拿大阿尔伯塔大学、麦吉尔大学、美国东北大学等机构。
发表时间与期刊：本文发表于2021年7月的《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》第32卷第7期。
主题：本文综述了随机计算（Stochastic Computing, SC）在神经网络（Neural Networks, NNs）中的应用，特别是其在机器学习领域的硬件效率与计算性能的改进。
主要观点：
随机计算神经网络的设计背景与优势
随机计算是一种通过牺牲一定的计算精度和速度来显著降低硬件需求和功耗的计算方法。近年来，随着SC技术的发展，SC神经网络（SC NNs）的性能已大幅提升，甚至在某些方面可与传统的二进制设计相媲美。SC NNs的核心优势在于其硬件效率高、功耗低，且对计算误差和软错误具有较高的容忍度。此外，SC通过引入随机性，可以有效解决过拟合问题，从而提升推理精度。
SC神经网络的基本结构与组件
SC神经网络的基本单元是SC神经元，其结构包括随机数生成器（Stochastic Number Generators, SNGs）、SC算术电路和概率估计器（Probability Estimator, PE）。SC神经元的设计涵盖了乘法器、加法器和激活电路等核心组件。其中，乘法器通过AND门或XNOR门实现，加法器则通过多路复用器（MUX）或累加并行计数器（Accumulative Parallel Counter, APC）实现。激活函数（如tanh、sigmoid和ReLU）则通过有限状态机（Finite State Machine, FSM）或SC多项式算术电路实现。
SC神经网络的前向传播与反向传播电路
前向传播电路包括APC基和MUX基神经元，其中APC基神经元在计算精度和硬件效率之间取得了较好的平衡，而MUX基神经元则在小面积设计中表现更优。反向传播电路则用于训练过程，通过误差信号生成、局部梯度计算和权重更新等步骤实现。SC反向传播电路的设计简化了计算过程，并扩展了计算范围，特别是在扩展随机逻辑（Extended Stochastic Logic, ESL）中的应用，进一步提高了计算精度。
SC卷积神经网络（SC CNNs）的设计与优化
SC CNNs的设计包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积层的计算通过SC乘法器和加法器实现，而池化层则通过平均池化或最大池化电路实现。为了提高硬件效率，研究者提出了多种优化方法，如使用Sobol序列减少序列长度、共享随机数生成器（RNGs）以及引入近似并行计数器（Approximate Parallel Counter, AXPC）等。这些优化方法显著提升了SC CNNs的计算性能和能源效率。
SC神经网络的高级技术与改进
为了进一步提升SC神经网络的性能，研究者提出了多种高级技术，包括扩展随机逻辑（ESL）、积分随机计算（Integral SC）和低差异序列（Low-Discrepancy Sequences, LDS）等。ESL通过使用两个随机序列表示一个实数值，扩展了SC的计算范围。积分随机计算则通过将多个随机序列的值相加，进一步扩展了计算范围。此外，使用Sobol序列等低差异序列可以显著减少序列长度，从而提高计算速度和精度。
SC神经网络与二值化神经网络（BNNs）和量化神经网络（QNNs）的比较
SC神经网络与BNNs和QNNs在硬件效率和计算精度方面具有相似的目标，但SC神经网络通过共享硬件和采用序列长度减少方法，在能源效率方面表现更优。此外，SC神经网络对噪声的容忍度更高，而BNNs和QNNs则在文献中得到了更好的优化。研究表明，SC神经网络与BNNs和QNNs在功能上可以互换，且SC神经网络在面积和能源消耗方面具有显著优势。
SC神经网络的应用与未来挑战
SC神经网络已在多层感知机（MLPs）、深度信念网络（DBNs）、卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）等多种网络结构中得到了广泛应用。特别是在图像分类、语音识别和时间序列处理等任务中，SC神经网络表现出色。然而，SC神经网络在工业应用中仍面临一些挑战，如需要建立通用的设计方法和测试标准，以评估其可靠性、性能和硬件效率。此外，如何在保持高能源效率的同时进一步提升分类精度，也是未来研究的重要方向。
意义与价值：
本文全面综述了随机计算在神经网络中的应用及其最新进展，为研究者提供了丰富的技术细节和设计思路。SC神经网络在硬件效率和能源消耗方面的显著优势，使其在资源受限的应用场景中具有重要潜力。此外，本文还提出了SC神经网络与BNNs和QNNs的比较，为未来的神经网络设计提供了新的视角。尽管SC神经网络仍面临一些挑战，但其在大型网络（如AlexNet和GoogLeNet）中的应用表明，SC技术为高效的机器学习实现提供了一种可扩展的解决方案。
亮点：
本文的重要发现包括SC神经网络在硬件效率和能源消耗方面的显著优势，以及其在多种网络结构中的广泛应用。本文的创新点在于详细介绍了SC神经网络的设计与优化方法，特别是通过高级技术（如ESL、积分随机计算和低差异序列）提升其性能。此外，本文还提出了SC神经网络与BNNs和QNNs的比较，为未来的神经网络设计提供了新的思路。
以上为本文的详细报告，旨在为中文读者提供对随机计算在神经网络中应用的全面理解。