最近已经提出了与紧急磁化动态的互连磁纳环阵列用于储层计算应用，但是对于它们进行计算有用，必须可以优化其动态响应。在这里，我们使用一种现象学模型来证明可以通过调整使用旋转磁场将数据的缩放和输入速率控制到系统中的超级参数来优化这些储存器。我们使用任务独立的指标来评估每组上的这些超参数的戒指的计算能力，并展示这些指标如何直接关联与口头和书面识别任务中的性能相关联。然后，我们通过扩展储库的输出来包括环阵列磁态的多个并发度量，可以进一步改善这些度量。

Neural networks have revolutionized the area of artificial intelligence and introduced transformative applications to almost every scientific field and industry. However, this success comes at a great price; the energy requirements for training advanced models are unsustainable. One promising way to address this pressing issue is by developing low-energy neuromorphic hardware that directly supports the algorithm's requirements. The intrinsic non-volatility, non-linearity, and memory of spintronic devices make them appealing candidates for neuromorphic devices. Here we focus on the reservoir computing paradigm, a recurrent network with a simple training algorithm suitable for computation with spintronic devices since they can provide the properties of non-linearity and memory. We review technologies and methods for developing neuromorphic spintronic devices and conclude with critical open issues to address before such devices become widely used.

存储器系统和设备可能用于实现应用于模式识别的储层计算（RC）系统。然而，Memristive RC系统的计算能力取决于交错的因素，例如存储器元素的系统架构和物理属性，其复杂化了系统性能的关键因素。在这里，我们为RC的仿真平台开发了Memristor设备网络的仿真平台，这使得能够测试不同的系统设计以进行性能改进。数值模拟表明，基于Memristor-Network的RC系统可以在三个时间级分类任务中产生与最先进的方法相当的高计算性能。我们证明，通过适当地设置忆阻器的网络结构，非线性和预/后处理可以实现设备到设备可变性的优异和鲁棒计算，这增加了利用不可靠的分量设备的可靠计算的可能性。我们的成果有助于建立椎间盘储层设计指南，以实现节能机械学习硬件。

我们证明，与畴壁（DW）位置的大量随机变化的量化量（名义上是5态）突触的极低分辨率可以是节能的，并且与使用浮动精度相比，与类似尺寸的深度神经网络（DNN）相比具有相当高的测试精度。突触权重。具体地，电压控制的DW器件展示随机性的随机行为，与微磁性模拟严格，并且只能编码有限状态;但是，它们在训练和推论中都可以非常节能。我们表明，通过对学习算法实施合适的修改，我们可以解决随机行为以及减轻其低分辨率的影响，以实现高测试精度。在这项研究中，我们提出了原位和前地训练算法，基于Hubara等人提出的算法的修改。 [1]适用于突触权重的量化。我们使用2个，3和5状态DW设备作为Synapse培训Mnist DataSet上的几个5层DNN。对于原位训练，采用单独的高精度存储器单元来保护和累积重量梯度，然后被量化以编程低精密DW设备。此外，在训练期间使用尺寸的噪声公差余量来解决内部编程噪声。对于前训训练，首先基于所表征的DW设备模型和噪声公差余量进行前体DNN，其类似于原位培训。值得注意的是，对于原位推断，对设备的能量耗散装置仅是每次推断仅13页，因为在整个MNIST数据集上进行10个时期进行训练。

储层计算（RC）已经获得了最近的兴趣，因为无需培训储层权重，从而实现了极低的资源消费实施，这可能会对边缘计算和现场学习的影响有严格的限制。理想情况下，天然硬件储层应被动，最小，表现力和可行性。迄今为止，拟议的硬件水库很难满足所有这些标准。因此，我们建议通过利用偶极耦合，沮丧的纳米磁体的被动相互作用来符合所有这些标准的水库。挫败感大大增加了稳定的储层国家的数量，丰富了储层动力学，因此这些沮丧的纳米磁体满足了天然硬件储层的所有标准。同样，我们提出了具有低功率互补金属氧化物半导体（CMOS）电路的完全沮丧的纳米磁管储层计算（NMRC）系统与储层接口，并且初始实验结果证明了储层的可行性。在三个单独的任务上，通过微磁模拟对储层进行了验证。将所提出的系统与CMOS Echo-State网络（ESN）进行了比较，表明总体资源减少了10,000,000多倍，这表明，由于NMRC自然是被动的，而且最小的可能是具有极高资源效率的潜力。

基于量子的通信中的当前技术将量子数据的新集成与经典数据进行混合处理。但是，这些技术的框架仅限于单个经典或量子任务，这限制了它们在近期应用中的灵活性。我们建议在需要经典和量子输入的计算任务中利用量子储存器处理器来利用量子动力学。该模拟处理器包括一个量子点网络，其中量子数据被入射到网络中，并且经典数据通过一个连贯的字段刺激了网络进行编码。我们执行量子断层扫描和经典通道非线性均衡的多任务应用。有趣的是，可以通过对经典数据的反馈控制以闭环方式进行断层扫描。因此，如果经典输入来自动力学系统，则将该系统嵌入封闭环中，即使访问对外部经典输入的访问被中断也可以处理混合处理。最后，我们证明准备量子去极化通道是一种用于量子数据处理的新型量子机学习技术。

Echo State Networks (ESN) are a type of Recurrent Neural Networks that yields promising results in representing time series and nonlinear dynamic systems. Although they are equipped with a very efficient training procedure, Reservoir Computing strategies, such as the ESN, require the use of high order networks, i.e. large number of layers, resulting in number of states that is magnitudes higher than the number of model inputs and outputs. This not only makes the computation of a time step more costly, but also may pose robustness issues when applying ESNs to problems such as Model Predictive Control (MPC) and other optimal control problems. One such way to circumvent this is through Model Order Reduction strategies such as the Proper Orthogonal Decomposition (POD) and its variants (POD-DEIM), whereby we find an equivalent lower order representation to an already trained high dimension ESN. The objective of this work is to investigate and analyze the performance of POD methods in Echo State Networks, evaluating their effectiveness. To this end, we evaluate the Memory Capacity (MC) of the POD-reduced network in comparison to the original (full order) ENS. We also perform experiments on two different numerical case studies: a NARMA10 difference equation and an oil platform containing two wells and one riser. The results show that there is little loss of performance comparing the original ESN to a POD-reduced counterpart, and also that the performance of a POD-reduced ESN tend to be superior to a normal ESN of the same size. Also we attain speedups of around $80\%$ in comparison to the original ESN.

神经网络的越来越大的规模及其越来越多的应用空间对更高的能量和记忆有效的人工智能特定硬件产生了需求。 venues为了缓解主要问题，von neumann瓶颈，包括内存和近记忆架构，以及算法方法。在这里，我们利用磁隧道结（MTJ）的低功耗和固有的二进制操作来展示基于MTJ的无源阵列的神经网络硬件推断。通常，由于设备到装置的变化，写入误差，寄生电阻和非前沿，在性能下将训练的网络模型转移到推动的硬件。为了量化这些硬件现实的效果，我们将300个唯一重量矩阵解决方案的23个唯一的重量矩阵解决方案进行分类，以分类葡萄酒数据集，用于分类准确性和写真保真度。尽管设备不完美，我们可以实现高达95.3％的软件等效精度，并在15 x 15 MTJ阵列中正确调整具有一系列设备尺寸的阵列。此调谐过程的成功表明，需要新的指标来表征混合信号硬件中再现的网络的性能和质量。

在神经形态计算中，人工突触提供了一种基于来自神经元的输入来设置的多重导电状态，类似于大脑。可能需要超出多重权重的突触的附加属性，并且可以取决于应用程序，需要需要从相同材料生成不同的突触行为。这里，我们基于使用磁隧道结和磁畴壁的磁性材料测量人造突触。通过在单个磁隧道结下面的畴壁轨道中制造光刻槽口，我们实现了4-5个稳定的电阻状态，可以使用自旋轨道扭矩电气可重复控制。我们分析几何形状对突触行为的影响，表明梯形装置具有高可控性的不对称性重量，而直线装置具有较高的随机性，但具有稳定的电阻水平。设备数据被输入到神经形态计算模拟器中以显示特定于应用程序突触函数的有用性。实施应用于流式的时尚 - MNIST数据的人工神经网络，我们表明梯形磁突出可以用作高效在线学习的元塑功能。为CiFar-100图像识别实施卷积神经网络，我们表明直流突触由于其电阻水平的稳定性而达到近乎理想的推理精度。这项工作显示多重磁突触是神经形态计算的可行技术，并为新兴人工突触技术提供设计指南。

基于旋转扭矩振荡器的复合值Hopfield网络模拟可以恢复相位编码的图像。存储器增强逆变器的序列提供可调谐延迟元件，通过相位转换振荡器的振荡输出来实现复合权重的可调延迟元件。伪逆培训足以存储在一组192个振荡器中，至少代表16 $ \倍数为12个像素图像。恢复图像所需的能量取决于所需的错误级别。对于这里考虑的振荡器和电路，来自理想图像的5％均方方偏差需要大约5 00美元$ S并消耗大约130 NJ。模拟显示，当振荡器的谐振频率可以调整为具有小于10 ^ {-3} $的分数扩展时，网络功能良好，具体取决于反馈的强度。

Reservoir computing is a recurrent neural network paradigm in which only the output layer is trained. Recently, it was demonstrated that adding time-shifts to the signals generated by a reservoir can provide large improvements in performance accuracy. In this work, we present a technique to choose the optimal time shifts. Our technique maximizes the rank of the reservoir matrix using a rank-revealing QR algorithm and is not task dependent. Further, our technique does not require a model of the system, and therefore is directly applicable to analog hardware reservoir computers. We demonstrate our time-shift optimization technique on two types of reservoir computer: one based on an opto-electronic oscillator and the traditional recurrent network with a $tanh$ activation function. We find that our technique provides improved accuracy over random time-shift selection in essentially all cases.

量子点（QDS）阵列是一个有前途的候选系统，实现可扩展的耦合码头系统，并用作量子计算机的基本构建块。在这种半导体量子系统中，设备现在具有数十个，必须仔细地将系统仔细设置为单电子制度并实现良好的Qubit操作性能。必要点位置的映射和栅极电压的电荷提出了一个具有挑战性的经典控制问题。随着QD Qubits越来越多的QD Qubits，相关参数空间的增加充分以使启发式控制不可行。近年来，有一个相当大的努力自动化与机器学习（ML）技术相结合的基于脚本的算法。在这一讨论中，我们概述了QD器件控制自动化进展的全面概述，特别强调了在二维电子气体中形成的基于硅和GaAs的QD。将基于物理的型号与现代数值优化和ML相结合，证明在屈服高效，可扩展的控制方面已经证明非常有效。通过计算机科学和ML的理论，计算和实验努力的进一步整合，在推进半导体和量子计算平台方面具有巨大的潜力。

量化和验证准备量子状态的控制水平是构建量子器件中的中心挑战。量子状态的特点是实验测量，使用称为断层扫描的程序，这需要大量资源。此外，尚未制定与颞下处理的量子装置的断层扫描，其尚未制定与标准断层扫描的逐时处理。我们使用经常性机器学习框架开发了一种实用和近似的断层扫描方法，用于这种有趣情况。该方法基于具有量子态流称为量子储存器的系统之间的重复量子相互作用。来自储存器的测量数据连接到线性读数，以训练施加到输入流的量子通道之间的反复关系。我们展示了Quantum学习任务的算法，然后是Quantum短期内存容量的提议，以评估近术语量子器件的时间处理能力。

突触记忆巩固已被认为是支持神经形态人工智能（AI）系统中持续学习的关键机制之一。在这里，我们报告说，Fowler-Nordheim（FN）量子隧道设备可以实现突触存储器巩固，类似于通过算法合并模型（例如级联和弹性重量合并（EWC）模型）所能实现的。拟议的FN-Synapse不仅存储突触重量，而且还存储了Synapse在设备本身上的历史用法统计量。我们还表明，就突触寿命而言，FN合并的操作几乎是最佳的，并且我们证明了一个包含FN合成的网络在一个小基准测试持续学习任务上超过了可比的EWC网络。通过每次突触更新的Femtojoules的能量足迹，我们相信所提出的FN-Synapse为实施突触记忆巩固和持续学习提供了一种超能效率的方法。

与神经网络的软件模拟相反，硬件实现通常有限或没有可调性。尽管此类网络在速度和能源效率方面有了很大的改善，但它们的性能受到应用有效培训的困难的限制。我们建议并实现实验性的光学系统，在该系统中，可以通过一系列高度非线性的，不可调节的节点来应用高效的反向传播训练。该系统包括实现非线性激活函数的激子孔节点。我们在单个隐藏层系统中的MNIST手写数字基准中演示了高分类精度。

无监督的机器学习的目的是删除复杂的高维数据的表示形式，从而解释数据中的重要潜在因素以及操纵它们以生成具有理想功能的新数据。这些方法通常依赖于对抗方案，在该方案中，对代表进行调整以避免歧视者能够重建特定的数据信息（标签）。我们提出了一种简单，有效的方法，即在无需培训对抗歧视器的情况下解开表示形式，并将我们的方法应用于受限的玻尔兹曼机器（RBM），这是最简单的基于代表的生成模型之一。我们的方法依赖于在训练过程中引入对权重的足够约束，这使我们能够将有关标签的信息集中在一小部分潜在变量上。该方法的有效性在MNIST数据集，二维ISING模型和蛋白质家族的分类法上说明了。此外，我们还展示了我们的框架如何从数据的对数模型中计算成本，与其表示形式的删除相关。

经常性神经网络（RNN）经常用于建模脑功能和结构的方面。在这项工作中，我们培训了小型完全连接的RNN，以具有时变刺激的时间和流量控制任务。我们的结果表明，不同的RNN可以通过对不同的底层动态进行不同的RNN来解决相同的任务，并且优雅地降低的性能随着网络尺寸而降低，间隔持续时间增加，或者连接损坏。我们的结果对于量化通常用作黑匣子的模型的不同方面是有用的，并且需要预先理解以建模脑皮质区域的生物反应。

在这项工作中，我们介绍了一种光电尖峰，能够以超速率（$ \ \左右100磅/光学尖峰）和低能耗（$ <$ PJ /秒码）运行。所提出的系统结合了具有负差分电导的可激发谐振隧道二极管（RTD）元件，耦合到纳米级光源（形成主节点）或光电探测器（形成接收器节点）。我们在数值上学习互连的主接收器RTD节点系统的尖峰动态响应和信息传播功能。使用脉冲阈值和集成的关键功能，我们利用单个节点来对顺序脉冲模式进行分类，并对图像特征（边缘）识别执行卷积功能。我们还展示了光学互连的尖峰神经网络模型，用于处理超过10 Gbps的时空数据，具有高推理精度。最后，我们展示了利用峰值定时依赖性可塑性的片外监督的学习方法，使能RTD的光子尖峰神经网络。这些结果证明了RTD尖峰节点用于低占地面积，低能量，高速光电实现神经形态硬件的潜在和可行性。

过去十年来，人们对人工智能（AI）的兴趣激增几乎完全由人工神经网络（ANN）的进步驱动。尽管ANN为许多以前棘手的问题设定了最先进的绩效，但它们需要大量的数据和计算资源进行培训，并且由于他们采用了监督的学习，他们通常需要知道每个培训示例的正确标记的响应，并限制它们对现实世界域的可扩展性。尖峰神经网络（SNN）是使用更多类似脑部神经元的ANN的替代方法，可以使用无监督的学习来发现输入数据中的可识别功能，而又不知道正确的响应。但是，SNN在动态稳定性方面挣扎，无法匹配ANN的准确性。在这里，我们展示了SNN如何克服文献中发现的许多缺点，包括为消失的尖峰问题提供原则性解决方案，以优于所有现有的浅SNN，并等于ANN的性能。它在使用无标记的数据和仅1/50的训练时期使用无监督的学习时完成了这一点（标记数据仅用于最终的简单线性读数层）。该结果使SNN成为可行的新方法，用于使用未标记的数据集快速，准确，有效，可解释的机器学习。

当人类的学习者比平常更慢或更快时，人类的学习者可以轻松理解语音或旋律。尽管深度卷积神经网络（CNN）在提取时间序列的信息方面非常有力，但它们需要明确的培训才能推广到不同的时间尺度。本文提出了一个深入的CNN，其中包含了受神经科学最新发现启发的时间表示。在哺乳动物的大脑中，时间由具有时间接受场的神经元群体表示。至关重要的是，接收场的峰形成了几何序列，因此人口在日志时间内代码一组时间基础函数。因为最近的记忆是对数时间的函数，因此重新缩放输入导致内存翻译。比例不变的时间历史卷积网络（SITHCON）在该对数分布的时间内存上构建了卷积层。 Max-Pool操作导致一个网络，该网络是时间模量边缘效应的重新缩放。我们将SITHCON的性能与时间卷积网络（TCN）进行比较。尽管两个网络都可以在单变量和多变量时间序列F（t）上学习分类和回归问题，但仅Sithcon概括为recalings f（at）。这一属性受到当代神经科学的发现的启发，并且与认知心理学的发现一致，可以使网络能够以更少的培训示例，减少体重更少，并且更强大地从样本数据中概括。