清華集成電路學(xué)院高濱：一種基于存算一體技術(shù)的類腦聲音定位方法

近日，清華大學(xué)集成電路學(xué)院的高濱副教授課題組在《自然?通訊》（Nature Communications）上在線發(fā)表了題為“Memristor-Based Analogue Computing for Brain-Inspired Sound Localization with in situ training”的研究論文
，提出了一種基于存算一體技術(shù)的類腦聲音定位方法。面向定位任務(wù)的計(jì)算需求 ，提出了多閾值更新策略，緩解了憶阻器非理想因素帶來的精度損失
 。在集成規(guī)模為1K的憶阻器陣列中，課題組成功演示了聲音定位的在線訓(xùn)練
，實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)數(shù)量級(jí)的能耗降低。

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