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1、基于忆阻器的神经网络精度如何
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基于忆阻器的神经网络精度如何
根据美国《自然》杂志上发表文章介绍，清华大学微电子所等机构在Nature上发表文章，展示了他们完全基于硬件的卷积神经网络（CNN）实现。
利用储备池、三个量子忆阻器、读取网络，仅使用1000个训练图像，准确率就能达到95%，与不用量子光学忆阻器的架构相比，所需的训练数据更少，且准确率更高。
并且，基于忆阻的随机存储器的集成度，功耗，读写速度都要比传统的随机存储器优越。此外，忆阻是硬件实现人工神经网络突触的最好方式3。由于忆阻的非线性性质，可以产生混沌电路，从而在保密通信中也有很多应用4。
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