神经形态硬件系统的星际自修复
摘要：神经形态计算架构基于脉冲神经网络(SNN)在生物可行的机器学习途径上越来越受关注，但仍然专注于神经元和突触等计算单元。本文从神经突触的角度转变，探索胶质细胞，尤其是星形胶质细胞的自我修复作用。研究采用更强的星形胶质细胞计算神经科学模型，以建立具有更高生物保真度的宏模型，准确捕捉自我修复过程的动态行为。硬件软件协同设计分析显示，类生物形态的星形胶质细胞调控具有在神经形态硬件系统中更准确地修复故障以及修复收敛性的潜力，能够更好地完成MNIST和F-MNIST数据集上的无监督学习任务。我们的实现源代码和训练模型可在https://github.com/NeuroCompLab-psu/Astromorphic_Self_Repair上获得。
作者：Zhuangyu Han, A N M Nafiul Islam, Abhronil Sengupta
论文ID：2209.07428
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2023-03-10