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이 논문에서는 그래프 알고리즘과 그래픽 분석을 뉴로모픽 컴퓨팅 플랫폼의 새로운 응용 분야로 고려하고 있습니다. 우리는 스파이킹 신경세포의 비선형 동역학이 저수준 그래프 연산을 구현하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 보여줍니다. 우리의 결과는 하드웨어에 무관하며, 정적 시냅스를 이용하거나 시냅스 가소성을 요구하는 다양한 루틴의 버전을 제시합니다.
신경망 기반 모델을 제안합니다. 이 모델은 양자점 시뮬레이터에서 작동하는 다양한 상황들을 학습하고, 운송 측정에 근거해 이러한 장치를 자동으로 튜닝하여 구조 내에서 마이저나 모드를 얻을 수 있도록 합니다. 이 모델은 가상의 데이터 형태인 전도도 지도를 사용하여 비감독 방식으로 학습되며, 이를 위해 마이저나 제로 모드의 주요 특성을 포함하는 물리학적 손실 함수가 적용됩니다. 적절한 학습을 통해 딥 비전-트랜스포머 네트워크는 해밀토니안 매개변수와 전도도 지도 구조 간의 관계를 효과적으로 기억하고 이를 사용하여 양자점 사슬에 대한 매개변수 업데이트를 제안하여 시스템을 위상학적 위상으로 이끌 수 있습니다. 매개변수 공간에서 넓은 범위의 초기 불일치 상태에서도 단 한 번의 업데이트 단계만으로 비자명한 제로 모드를 생성할 수 있습니다. 또한, 각 단계마다 업데이트된 전도도 지도를 획득하는 반복적인 튜닝 프로시저를 활성화함으로써 이 방법은 매개변수 공간의 훨씬 더 큰 영역을 다룰 수 있음을 보여줍니다.
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