教程：延迟系统中的光子神经网络
摘要：光子延迟系统在硬件实现递归神经网络和水库计算中产生了革命性的影响。水库计算的基本原理在这种复杂的模拟系统中特别有利。尤其是延迟系统，在简单的架构中可能提供大量自由度，能够高效地用于信息处理。它们的性能得到了许多实验的验证，从而重新激发了光子人工神经网络的研究。如今，基于这种方法已经成功应用了各种物理基质、实现技术和网络架构。已经对模拟硬件人工神经网络的重要基本方面进行了研究，并展示了多个高性能应用。在这里，我们介绍和解释人工神经网络和延迟系统的最相关方面，光子延迟系统中水库计算的重要实验演示，并介绍最新和先进的实现。
作者：D. Brunner, B. Penkovsky, B. A. Marquez, M. Jaquot, I. Fischer, and L. Larger
论文ID：2111.03332
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2021-11-08