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近期,浙江大学团队开发出一种新型电化学人工突触器件,利用氧离子在空间可逆运动实现器件权重在标准刺激脉冲下线性改变的重要特性,仅通过单次开环形式的写入过程,便能够实现较高的权值精度。 该研究展示了阵列级的精确阻值更新能力和神经网络训练能力,突破了以往存算一体器件无法直接实现高精度权重更新的难题,为面向在线学习的存算一体系统设计提供了全新的硬件解决方案。
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