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      IF 27.4!基于石墨烯量子點(diǎn)的元可塑性神經(jīng)突觸器件在緩解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)災(zāi)難性遺忘中的應(yīng)用

      IF 27.4!基于石墨烯量子點(diǎn)的元可塑性神經(jīng)突觸器件在緩解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)災(zāi)難性遺忘中的應(yīng)用

      • 分類:新聞資訊
      • 作者:
      • 來(lái)源:
      • 發(fā)布時(shí)間:2025-01-17
      • 訪問(wèn)量:

      【概要描述】

      IF 27.4!基于石墨烯量子點(diǎn)的元可塑性神經(jīng)突觸器件在緩解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)災(zāi)難性遺忘中的應(yīng)用

      【概要描述】

      • 分類:新聞資訊
      • 作者:
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      • 發(fā)布時(shí)間:2025-01-17
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      本文精選

       

      深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在持續(xù)學(xué)習(xí)中的局限性源于對(duì)生物神經(jīng)回路復(fù)雜性的過(guò)度簡(jiǎn)化,常常忽略了記憶穩(wěn)定性與學(xué)習(xí)可塑性之間的動(dòng)態(tài)平衡。在本研究中,提出了一種增強(qiáng)了元可塑性的人工突觸器件,該器件使用石墨烯量子點(diǎn)(GQDs),元可塑性是一種高級(jí)的突觸可塑性形式,有助于記憶和學(xué)習(xí)過(guò)程的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié),類似于生物系統(tǒng)中的觀察結(jié)果。該基于石墨烯量子點(diǎn)的器件利用界面介導(dǎo)的修改非對(duì)稱導(dǎo)電路徑,復(fù)制了經(jīng)典的突觸可塑性機(jī)制。這使得器件能夠?qū)εc歷史權(quán)重相關(guān)的未來(lái)權(quán)重變化進(jìn)行可重復(fù)且線性可編程的調(diào)整。將元可塑性引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)于實(shí)現(xiàn)泛化至關(guān)重要,使得網(wǎng)絡(luò)在適應(yīng)新信息的同時(shí)能夠保持之前獲得的知識(shí)。基于石墨烯量子點(diǎn)的器件系統(tǒng)在第四個(gè)MNIST數(shù)據(jù)集任務(wù)中達(dá)到了97%的準(zhǔn)確率,并且在之前的任務(wù)中持續(xù)保持了94%以上的表現(xiàn)水平。該表現(xiàn)驗(yàn)證了將元可塑性原則直接應(yīng)用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可行性,從而有效解決了災(zāi)難性遺忘的問(wèn)題。這些發(fā)現(xiàn)為開(kāi)發(fā)具有強(qiáng)大和持久學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)提供了有前景的硬件解決方案,能夠有效地彌合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的差距。

       

      創(chuàng)新點(diǎn)
      1. 首次將元可塑性應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了一種通過(guò)石墨烯量子點(diǎn)增強(qiáng)的人工突觸器件,能夠動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)記憶和學(xué)習(xí)過(guò)程,模擬生物神經(jīng)回路中的高階可塑性。
      2. 利用石墨烯量子點(diǎn)增強(qiáng)器件,通過(guò)界面介導(dǎo)的非對(duì)稱導(dǎo)電路徑修改,成功復(fù)制了經(jīng)典的突觸可塑性機(jī)制。
      3. 將元可塑性機(jī)制引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有助于網(wǎng)絡(luò)在適應(yīng)新任務(wù)時(shí)保持對(duì)舊任務(wù)的記憶,從而克服災(zāi)難性遺忘。
      4. 提出了能夠進(jìn)行線性可編程的歷史權(quán)重調(diào)整機(jī)制,使得網(wǎng)絡(luò)能夠針對(duì)歷史任務(wù)進(jìn)行有效的記憶更新。
      5. 在MNIST數(shù)據(jù)集上,基于GQDs的系統(tǒng)達(dá)到了97%的準(zhǔn)確率,并且在之前的任務(wù)上表現(xiàn)穩(wěn)定,證明了該方法的有效性。
       
      對(duì)科研工作的啟發(fā)
      1. 將元可塑性應(yīng)用到更多的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,探索其在強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等復(fù)雜學(xué)習(xí)任務(wù)中的潛力。
      2. 將硬件設(shè)計(jì)與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,開(kāi)發(fā)新的硬件架構(gòu),能夠?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)提供更加生物啟發(fā)的學(xué)習(xí)機(jī)制。
      3. 可塑性作為一種新型的突觸可塑性形式,可以為解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)災(zāi)難性遺忘問(wèn)題提供有效的理論支持和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
      4. 通過(guò)石墨烯量子點(diǎn)增強(qiáng)的器件可以為深度學(xué)習(xí)硬件加速提供新的思路。
       
      思路延伸
      1. 結(jié)合元可塑性原理和石墨烯量子點(diǎn)材料,設(shè)計(jì)用于大規(guī)模并行計(jì)算的神經(jīng)形態(tài)芯片,進(jìn)一步提升計(jì)算效率和學(xué)習(xí)能力。
      2. 探索元可塑性在跨模態(tài)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用,結(jié)合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等多模態(tài)信息,開(kāi)發(fā)能夠同時(shí)處理多種輸入模式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
      3. 研究元可塑性如何增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力,特別是在面對(duì)數(shù)據(jù)缺失或環(huán)境變化時(shí),保持系統(tǒng)穩(wěn)定性和學(xué)習(xí)效率。
      4. 基于元可塑性機(jī)制,設(shè)計(jì)具備動(dòng)態(tài)記憶和學(xué)習(xí)調(diào)節(jié)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠根據(jù)任務(wù)需求靈活調(diào)整記憶更新策略。
      5. 探索在量子計(jì)算框架下引入元可塑性機(jī)制的可能性,研究量子計(jì)算如何為深度學(xué)習(xí)提供更高效的學(xué)習(xí)和記憶更新機(jī)制。

      6. 利用元可塑性機(jī)制,開(kāi)發(fā)能夠自適應(yīng)學(xué)習(xí)新任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),使其能夠在變化的環(huán)境中穩(wěn)定工作,避免因任務(wù)切換而引起的性能退化。

      原文鏈接

       

      Metaplasticity‐Enabled Graphene Quantum Dot Devices for Mitigating Catastrophic Forgetting in Artificial Neural Networks

      Adv. Mater. (IF 27.4)
      Pub Date  : 2024-12-09
      DOI : 10.1002/adma.202411237

      Xuemeng Fan, Anzhe Chen, Zongwen Li, Zhihao Gong, Zijian Wang, Guobin Zhang, Pengtao Li, Yang Xu, Hua Wang, Changhong Wang, Xiaolei Zhu, Rong Zhao, Bin Yu, Yishu Zhang

       

      信息來(lái)源:二維材料Frontier

       

      氧化石墨烯-碳納米管混雜氣凝膠在導(dǎo)熱儲(chǔ)能材料中的創(chuàng)新應(yīng)用

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      2025-01-24
      浙大高超團(tuán)隊(duì):石墨烯纖維熱管理領(lǐng)域成果集錦

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      浙江大學(xué)高超教授團(tuán)隊(duì)和合作者針對(duì)石墨烯和石墨烯纖維材料,以實(shí)際應(yīng)用為導(dǎo)向,進(jìn)行了長(zhǎng)期積累研究,取得了豐富的系列研究成果。
      2025-01-10

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