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东华大学王刚、孙恒达 《Adv. Mater.》：半导体纤维实现脉冲神经网络反向传播替代梯度

高分子科技 2025-11-10 15:27
文章摘要
背景：随着脑启发脉冲神经网络与可穿戴柔性电子的发展，亟需在低电压、低能耗且可织物集成的平台上实现可训练的神经形态计算。研究目的：针对脉冲激活不可导导致硬件实现替代梯度依赖复杂电路的问题，研究团队提出利用可调纤维垂直有机电化学晶体管实现脉冲神经网络反向传播硬件替代梯度。结论：通过溶剂互扩散固化纺丝制备同轴三层纤维，使器件转移曲线逼近Sigmoid导数；结合条件激活反向传播实现事件驱动的稀疏更新，在脑电多分类任务中达到与软件相当精度，同时将反向传播梯度计算减少约20%，展示了在可穿戴神经形态学习中的应用潜力。
东华大学王刚、孙恒达 《Adv. Mater.》：半导体纤维实现脉冲神经网络反向传播替代梯度
查看文献： Fiber Transistors as a Hardware Surrogate Gradient for Backpropagation in Spiking Neural Networks
查看期刊：Advanced Materials
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