基于磁性隧道结的群体编码实现无监督聚类

摘要：

利用新型材料器件发展类脑计算硬件研究的关键问题是发展出合适的算法,能够发挥新器件的特点和优势.群体编码是生物神经系统常见的编码方式,能够有效去除噪音,实现短时程记忆及复杂的非线性映射功能.本文选择自旋电子学器件中研究较多、工艺较成熟的磁性隧道结,应用其可调控的随机动力学实现群体编码.作为一个应用的例子,超顺磁隧道结构建的二层脉冲神经网络成功完成了鸢尾花数据集的无监督聚类.数值仿真表明基于磁性隧道结的群体编码可以有效对抗器件的非均一性,为类脑计算硬件研究提供重要的参考.

关键词：磁性隧道结、群体编码、脉冲神经网络、无监督学习

所属期刊栏目：71

分类号：TP311.52;TN911.22;TP183

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;资助的课题

在线出版日期：2022-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：191-198