Physical reservoir computing using vertically aligned graphene/diamond photomemristors

油藏计算 实现(概率) 计算机科学 钻石 石墨烯 人工智能 计算科学 纳米技术 材料科学 人工神经网络 数学 统计 循环神经网络 复合材料
作者
Yuga Ito,Hiroshi Iwane,Siyu Jia,Ken‐ichi Ueda
出处
期刊:Applied Physics Express [IOP Publishing]
卷期号:16 (7): 071004-071004
标识
DOI:10.35848/1882-0786/ace8ef
摘要

Abstract Reservoir computing is one of the most promising machine learning architectures and could allow highly efficient, high-speed processing of time-series data. Physical reservoir computing based on various physical phenomena that exhibit complicated dynamics has been widely investigated in recent years. The present work demonstrates vertically aligned graphene/diamond junctions (photomemristors) could be employed for physical reservoir computing involving image recognition of single digits. Exceptional image recognition performance of 92% was obtained due to their complex photoconducting behaviors. This work is expected to assist in the realization of novel visual information processing systems using photomemristors that mimic human brain functions.
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