基于忆阻器突触的脉冲神经网络综述

忆阻器是一种具有非易失性、类突触可塑性和多值性的新型存储器件,能够模拟生物神经元和突触的功能,实现神经形态计算的存算一体化。脉冲神经网络是一种基于生物神经系统信息处理机制的第三代人工神经网络,具有高效性、并行性、稀疏性和自适应性的特点,能够处理复杂的时空信号。利用忆阻器构建的脉冲神经网络是神经形态计算的一个重要研究方向,已经在图像处理、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域实现突破性的进展。本文总结忆阻器脉冲神经网络的基本原理、主要应用和存在的挑战,并对其未来的发展趋势和研究方向进行展望。