摘要
近年来，深度学习在各个领域取得了显著的成就，但其高昂的计算成本和存储需求限制了其在资源受限设备上的应用。
忆阻器作为一种新型非易失性存储器件，具有低功耗、高密度、非线性等优异特性，为实现高效的深度学习硬件加速提供了promising的解决方案。
本文献综述重点关注基于忆阻器的深度学习网络结构设计与裁剪这一新兴研究方向。
首先，介绍了忆阻器的基本概念、特性以及其在神经形态计算中的优势。
其次，深入探讨了基于忆阻器的深度学习网络结构设计，包括卷积神经网络、循环神经网络以及忆阻器交叉阵列设计。
接着，分析了基于忆阻器的深度学习网络裁剪算法，涵盖了基于幅度、重要性以及进化算法的裁剪方法。
最后，总结了当前研究存在的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：忆阻器；深度学习；网络结构设计；网络裁剪；神经形态计算
深度学习作为人工智能领域的核心技术之一，近年来在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展[1-3]。
然而，传统基于冯·诺依曼架构的计算平台在处理深度学习任务时面临着存储墙、功耗墙等瓶颈[4]。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
