WikiEdge:ArXiv-2408.17334v1/questions：修订间差异

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作者面对的是如何准确模拟和理解大脑皮层折叠模式的发展，特别是在考虑区域性生长差异的情况下。具体问题包括：

大脑皮层折叠模式的模拟：现有的计算模型通常假设均匀生长，但实际大脑发育中存在显著的区域性生长差异，这导致模拟结果与实际大脑结构存在偏差。
区域性生长模型的建立：如何基于实际的大脑成像数据，开发出能够准确反映大脑各区域生长特性的模型，以提高模拟大脑皮层折叠的准确性。
皮层发育的生物力学机制：探索不同生长模式（如各向同性生长、切向生长等）对大脑皮层折叠模式形成的具体影响，以及这些模式如何与大脑的生物力学特性相互作用。

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-本文介绍了一种基于[[忆阻器]]的计算存储硬件加速器，用于片上训练和推理，重点关注其在设备变化、导电误差和输入噪声下的准确性和效率。
+<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2408.17334v1/questions|action=edit}} 编辑]</div>
-利用商业可用的基于[[银]]的金属自定向通道（M-SDC）忆阻器的真实SPICE模型，研究将固有的设备非理想性纳入电路仿真中。
+作者面对的是如何准确模拟和理解[[大脑皮层]]折叠模式的发展，特别是在考虑[[区域性生长差异]]的情况下。具体问题包括：
-硬件由30个忆阻器和4个[[神经元]]组成，利用[[钨]]、[[铬]]和[[碳]]介质的三种不同的M-SDC结构执行二进制[[图像分类]]任务。
+* [[大脑皮层折叠模式]]的模拟：现有的计算模型通常假设均匀生长，但实际大脑发育中存在显著的区域性生长差异，这导致模拟结果与实际大脑结构存在偏差。
-片上训练算法精确调整忆阻器导电性以实现目标权重。结果表明，训练期间加入适度噪声（<15%）可以增强对设备变化和噪声输入数据的[[鲁棒性]]，
+* 区域性生长模型的建立：如何基于实际的[[大脑成像数据]]，开发出能够准确反映大脑各区域生长特性的模型，以提高模拟大脑皮层折叠的准确性。
-即使在导电变化和输入噪声下也能实现高达97%的[[准确率]]。网络可以在不显著损失准确率的情况下容忍10%的导电误差。值得注意的是，
+* [[皮层发育]]的[[生物力学机制]]：探索不同生长模式（如各向同性生长、切向生长等）对大脑皮层折叠模式形成的具体影响，以及这些模式如何与大脑的生物力学特性相互作用。
-在训练期间省略初始忆阻器重置脉冲可以显著减少训练时间和能量消耗。使用基于铬的忆阻器设计的硬件表现出优越的性能，
-实现了2.4秒的训练时间和18.9毫焦耳的能量消耗。这项研究为开发用于[[边缘应用]]的[[片上学习]]的鲁棒和能效高的基于忆阻器的[[神经网络]]提供了见解。

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