神经形态计算的发展历程、器件特性及其测试挑战
judy 在 周五, 09/06/2024 - 17:47 提交
本文将探讨神经形态计算的发展历程、关键器件及其测试参数，并讨论当前面临的挑战和解决方案。
神经形态计算（Neuromorphic Computing）是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算方法，旨在通过仿生学的原理优化计算性能。与传统计算模型不同，神经形态计算采用类似生物神经系统的架构，通过构建神经元和突触的模拟来处理信息。这种计算方式能够实现高效的并行计算和自适应学习，特别适用于处理复杂的感知、决策和学习任务。