扩展神经形态计算：使用随机设备的概率神经计算

具有随机设备的概率神经计算机

大脑是开发计算架构的强大灵感来源，在计算架构中，处理和内存紧密集成，通信是事件驱动的，并且可以大规模进行模拟计算。这些神经形态计算系统越来越能够提高人工智能和科学计算应用的速度和效率。有人建议，大脑无处不在的随机性可以作为扩大概率计算范围的灵感。探索概率计算的许多努力都集中在微电子层次结构的一个级别上，例如，在确定性硬件中实现概率算法，或者开发概率电路和设备，希望它们能被概率架构使用。提出了协同设计概念，允许大量器件（例如磁结、隧道二极管和隧道二极管）在随机环境下运行并集成到神经形态架构中。这可能对各种概率计算应用程序产生重大影响，包括蒙特卡洛模拟、贝叶斯神经网络和其他应用程序。还提出了一个用于对日益先进的基于硬件的概率计算技术进行分类的框架。

关键词：磁隧道结、神经形态计算、概率计算、随机计算。