基本信息

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文档摘要

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忆阻阵列下容错驱动的神经突触映射方法及效能优化研究

一、绪论

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，对计算系统的性能和可靠性提出了越来越高的要求。在大数据、人工智能等领域，传统的基于互补金属氧化物半导体（CMOS）的计算平台面临着诸多挑战，如“冯?诺依曼瓶颈”、高能耗等问题，已难以满足实时、高能效地处理海量数据的需求。神经形态计算作为一种受生物神经系统启发的新型计算范式，旨在模仿大脑的结构和功能，实现高效的信息处理，为解决这些问题提供了新的思路和途径。

忆阻器作为一种具有记忆功能的新型电阻器件，其阻值可随电流或电压的变化而改变，并能在断电后保持当前的阻值状态，这一特性与生物神经元突