對時間復雜度信息的學習和處理是人腦的一大優勢，而儲備池計算是一種低訓練代價、低硬件開銷的循環神經網絡，在時序信息處理方面具有廣泛的應用。近日，北京大學科研團隊在《Advanced Materials》雜志發表了題為“Multilayer Reservoir Computing Based on Ferroelectric α-In2Se3 for Hierarchical Information Processing”的論文，該團隊首次采用憶阻器單元構建了深度儲備池計算硬件，通過儲備池層數的增加實現了時序信息處理性能的顯著提升。

該團隊首先研制了可級聯的單層儲備池硬件，通過將動態憶阻晶體管與平面器件進行串聯分壓，實現了電壓輸入、電壓輸出的短時程非線性單元。由于輸入和輸出為相同的物理量，解決了通常情況下電壓輸入、電流輸出器件難以直接級聯的問題，為構建深度儲備池計算硬件奠定了器件基礎?；谠擃惗虝r程非線性單元，進一步制備了深度儲備池硬件系統，并結合分時復用的虛擬節點方法獲得了豐富的儲備池狀態。實驗結果表明，相比同等規模的單層儲備池計算系統，該深度儲備池計算硬件具有更大的記憶容量、更豐富的儲備池狀態數，并在波形分類、電能消耗預測等任務中展示了優異的性能，證明了深度儲備池計算系統在時序信息處理任務中的潛力。該工作在構建深度儲備池計算系統、實現類腦的時序信息處理方面邁出了重要的一步。

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202108826

注：此研究成果摘自《Advanced Materials》雜志，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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