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physical neural networks with self-learning capabilities

Science China(Physics,Mechanics & Astronomy) 2024年第8期67卷 23-42页

作者： Weichao Yu Hangwen Guo Jiang Xiao Jian Shen State Key Laboratory of Surface Physics and Institute for Nanoelectronic Devices and Quantum Computing Fudan UniversityShanghai 200433China Zhangjiang Fudan International Innovation Center Fudan UniversityShanghai 201210China Department of Physics Fudan UniversityShanghai 200433China Shanghai Research Center for Quantum Sciences Shanghai 201315China Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures Nanjing 210093China

physical neural networks are artificial neural networks that mimic synapses and neurons using physical systems or *** networks harness the distinctive characteristics of physical systems to carry out computations effectively,potentially surpassing the constraints of conventional digital neural networks.A recent advancement known as“physical self-learning”aims to achieve learning through intrinsic physical processes rather than relying on external *** article offers a comprehensive review of the progress made in implementing physical self-learning across various physical *** learning strategies that contribute to the realization of physical self-learning are *** challenges in understanding the fundamental mechanism of learning,this work highlights the progress towards constructing intelligent hardware from the ground up,incorporating embedded self-organizing and self-adaptive dynamics in physical systems.

关键词： self-learning physical neural networks neuromorphic computing physical learning

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