能否设计一系列用于神经形态计算的大脑来解决复杂的反问题
摘要：神经形态计算和学习/训练算法在解决基于有限元(FE)方法的复杂逆问题时，通过设计一系列具有不同记忆电阻值的脑模型，被提出。首先，讨论了神经形态计算，并着重介绍了一种属于神经形态计算范畴的记忆电阻电路计算方法。其次，基于参考文献[1]中对复杂记忆电阻电路复杂动力学的研究，设计了一种训练记忆电阻电路的方法和途径，以获得最优的记忆电阻值。
作者：Mingyong Zhou
论文ID：1903.02524
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2019-03-07