皮层启发下的布局与路由：在多核神经形态处理器中最小化内存资源
摘要：基于脑启发的事件驱动神经形态处理系统已成为生物医学电路和系统的一项有前景的技术。然而，神经形态和生物实现的神经网络都面临着能量和存储的严重限制。为了最小化多核神经形态处理器中内存资源的使用，我们提出了一种受生物神经网络启发的网络设计方法。我们利用这种方法设计了一种针对小世界网络优化的路由方案，并同时提出了一种考虑硬件的放置算法，优化了小世界网络模型的资源分配。我们使用经典的小世界网络验证了该算法，并给出了其他基于该网络的网络模型的初步结果。
作者：Vanessa R. C. Leite, Zhe Su, Adrian M. Whatley, Giacomo Indiveri
论文ID：2208.13587
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2022-08-30