集成神经拟态光子：突触、神经元和神经网络-原始数据

本数据集主要面向光子神经网络的研究，本数据集收集了关于光子神经形态计算综述的相关信息。人工智能中受大脑启发的光子神经形态计算提出了迫切的需求，与数字电子计算相比，它的计算速度和能源效率有望提高几个数量级。光子神经形态网络结合了基于非冯·诺伊曼结构的神经网络的效率和光子学的优点，构成了一种新的计算范式。本文综述了近年来光子神经网络的研究进展，包括光子神经网络的概念、原理、关键光子元件和构成神经形态系统的体系结构，以期对这一新兴领域有更好的理解。数据量6.94MB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于光子神经网络研究，提供了关于光子神经形态计算进展的综述信息，旨在探索这一新兴领域在计算速度和能源效率方面的潜力。数据量约为6.95MB，包含2个文件，由上海交通大学在2023年发布。