据国外媒体报道，加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种新型人工神经元设备，有望使训练神经网络执行任务(如图像识别或自动驾驶汽车导航)所需的计算能力和硬件更少。与现有的基于CMOS的硬件相比，该器件运行神经网络计算所用的能量和空间要少100到1000倍。
(来源:https://scitechdaily.com/)
神经网络是一系列相互连接的人工神经元层，其中一层的输出为另一层提供输入。生成输入是通过应用称为非线性激活函数的数学计算来完成的。这是运行神经网络的关键部分，但它需要大量的计算能力和电路来应用这一功能，因为它需要在两个独立的单元(内存和外部处理器)之间来回传输数据。
研究人员开发了一种纳米尺寸的设备，可以有效地执行激活功能。加州大学圣地亚哥分校教授Duygu Kuzum表示，“随着神经网络模型变得越来越大、越来越复杂，硬件中的神经网络计算变得越来越低效。我们开发了单个纳米级人工神经元装置，可以在硬件上以非常节省空间和节能的方式实现计算。”
该装置实现了神经网络训练中最常用的激活函数之一，称为整流器线性单元。该功能的特殊之处在于需要能够承受电阻渐变的硬件才能工作。研究人员设计的设备可以从绝缘状态逐渐变为导电状态，只需要少量的热量来帮助。这种转变发生在纳米二氧化钒层，称为莫特转变。这层上面是由钛和金制成的纳米线加热器。当电流流过纳米线时，二氧化钒层会慢慢升温，导致从绝缘状态到导电状态的缓慢可控转变。
这项研究的第一作者Sangheon Oh解释说:“这种设备架构非常有趣，具有创新性。通常，莫特变换材料将经历从绝缘到导电的突然转变，因为电流直接流过该材料。为此，我们让电流通过材料顶部的纳米线来加热材料，并诱导非常平缓的电阻变化。”
为了部署该设备，研究人员首先制作了一系列激活(或神经元)设备和一系列突触设备。然后，这两个阵列被集成在定制的印刷电路板上，并连接在一起，以创建神经网络的硬件版本。研究人员利用这个网络来处理一个图像，也就是加州大学圣地亚哥分校Gajser图书馆的图片。该网络执行称为边缘检测的图像处理，并识别图像中对象的轮廓或边缘。实验表明，集成的硬件系统可以执行卷积运算，这对于许多类型的深度神经网络是必不可少的。
研究人员表示，“这项技术可以进一步扩展，以完成更复杂的任务，例如自动驾驶汽车的人脸识别和物体识别。库祖姆说，“目前，这只是一个概念证明。这是一个非常小的系统，我们只堆叠了一个突触层和一个激活层。通过将更多的层堆叠在一起，您可以为不同的应用创建更复杂的系统。“据国外媒体报道，加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种新型人工神经元设备，有望使训练神经网络执行任务(如图像识别或自动驾驶汽车导航)所需的计算能力和硬件更少。与现有的基于CMOS的硬件相比，该器件运行神经网络计算所用的能量和空间要少100到1000倍。
(来源:https://scitechdaily.com/)
神经网络是一系列相互连接的人工神经元层，其中一层的输出为另一层提供输入。生成输入是通过应用称为非线性激活函数的数学计算来完成的。这是运行神经网络的关键部分，但它需要大量的计算能力和电路来应用这一功能，因为它需要在t……独立单元(内存和外部处理器)。
研究人员开发了一种纳米尺寸的设备，可以有效地执行激活功能。加州大学圣地亚哥分校教授Duygu Kuzum表示，“随着神经网络模型变得越来越大、越来越复杂，硬件中的神经网络计算变得越来越低效。我们开发了单个纳米级人工神经元装置，可以在硬件上以非常节省空间和节能的方式实现计算。”
该装置实现了神经网络训练中最常用的激活函数之一，称为整流器线性单元。该功能的特殊之处在于需要能够承受电阻渐变的硬件才能工作。研究人员设计的设备可以从绝缘状态逐渐变为导电状态，只需要少量的热量来帮助。这种转变发生在纳米二氧化钒层，称为莫特转变。这层上面是由钛和金制成的纳米线加热器。当电流流过纳米线时，二氧化钒层会慢慢升温，导致从绝缘状态到导电状态的缓慢可控转变。
这项研究的第一作者Sangheon Oh解释说:“这种设备架构非常有趣，具有创新性。通常，莫特变换材料将经历从绝缘到导电的突然转变，因为电流直接流过该材料。为此，我们让电流通过材料顶部的纳米线来加热材料，并诱导非常平缓的电阻变化。”
为了部署该设备，研究人员首先制作了一系列激活(或神经元)设备和一系列突触设备。然后，这两个阵列被集成在定制的印刷电路板上，并连接在一起，以创建神经网络的硬件版本。研究人员利用这个网络来处理一个图像，也就是加州大学圣地亚哥分校Gajser图书馆的图片。该网络执行称为边缘检测的图像处理，并识别图像中对象的轮廓或边缘。实验表明，集成的硬件系统可以执行卷积运算，这对于许多类型的深度神经网络是必不可少的。
研究人员表示，“这项技术可以进一步扩展，以完成更复杂的任务，例如自动驾驶汽车的人脸识别和物体识别。库祖姆说，“目前，这只是一个概念证明。这是一个非常小的系统，我们只堆叠了一个突触层和一个激活层。通过将更多的层堆叠在一起，您可以为不同的应用创建更复杂的系统。"
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