cnn输入层_完全使用忆阻器实现CNN，清华大学微电子所新研究登上Nature

不久之前，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。他们构建的基于忆阻器的五层 CNN 在 MNIST 手写数字识别任务中实现了 96.19% 的准确率，为大幅提升 CNN 效率提供了可行的解决方案。

选自Nature，作者：Peng Yao等，机器之心编译，参与：魔王、张倩。

基于忆阻器的神经形态计算系统为神经网络训练提供了一种快速节能的方法。但是，最重要的图像识别模型之一——卷积神经网络还没有利用忆阻器交叉阵列的完全硬件实现。此外，由于硬件实现收益小、变化大，设备特性不完善，其结果很难媲美软件实现。

不久之前，来自清华大学和马萨诸塞大学的研究者在《自然》杂志上发表文章，提出用高收益、高性能的均匀忆阻器交叉阵列实现 CNN，该实现共集成了 8 个包含 2048 个单元的忆阻器阵列，以提升并行计算效率。此外，研究者还提出了一种高效的混合训练方法，以适应设备缺陷，改进整个系统的性能。研究者构建了基于忆阻器的五层 CNN 来执行 MNIST 图像识别任务，识别准确率超过 96%。

除了使用不同卷积核对共享输入执行并行卷积外，忆阻器阵列还复制了多个相同卷积核，以并行处理不同的输入。相较于当前最优的图形处理器（GPU），基于忆

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