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中文标题：基于星形胶质细胞神经网络的容错计算设计方法
英文标题：A Design Methodology for Fault-Tolerant Computing using Astrocyte Neural Networks
时间：2022.4.6
作者：Murat I??k, Ankita Paul, M. Lakshmi Varshika, Anup Das
机构：美国德雷塞尔大学
链接：https://arxiv.org/pdf/2204.02942.pdf
简介：
我们提出了一种设计方法来促进深度学习模型的容错性。首先，我们实现了一种多核容错神经形态硬件设计，其中每个神经形态核心中的神经元和突触回路由星形胶质细胞回路包围，星形胶质细胞是大脑中的星形胶质细胞，通过使用闭环逆行反馈信号恢复故障神经元的尖峰放电频率，从而促进自我修复。接下来，我们在深入学习模型中引入星形胶质细胞，以达到所需的硬件故障容忍度。最后，我们使用系统软件将启用星形胶质细胞的模型划分为多个簇，并在所提出的容错神经形态设计上实现它们。我们使用七种深度学习推理模型对这种设计方法进行了评估，结果表明它既节省面积又节省能源。
中文标题：忆阻器的三组分漂移扩散模型
英文标题：Three-species drift-diffusion models for memristors
时间：2022.4.7
作者：Clément Jourdana, Ansgar Jüngel, Nicola Zamponi
机构：让·昆茨曼实验室、维也纳理工大学
链接：https://arxiv.org/pdf/2204.03275.pdf
简介：
在有界区域内，采用混合Dirichlet-Neumann边界条件，分析了半导体中电子、空穴和含氧空位密度的漂移扩散方程组与电势的泊松方程组。该系统描述了忆阻器器件中电荷载流子的动力学。忆阻器可以看作是具有记忆功能的非线性电阻，模仿生物突触的电导反应。在快弛豫极限下，系统的含氧空位密度和电势降低为漂移扩散系统，这在神经形态应用中经常使用。证明了以下结果：全系统在任意维上弱解的整体存在性；全系统解的一致时间有界性和二维快速松弛极限；约化系统的整体存在性和弱强唯一性分析。在一维空间中的数值实验说明了解的行为，并再现了电流-电压特性中的滞后效应。
中文标题：基于脑电的脑机接口的生理信息数据扩充
英文标题：Towards physiology-informed data augmentation for EEG-based BCIs
时间：2022.3.27
作者：Oleksandr Zlatov, Benjamin Blankertz
机构：德国柏林工业大学
链接：https://arxiv.org/pdf/2203.14392.pdf
简介：
大多数基于EEG的脑机接口（BCI）需要大量的训练数据来校准分类模型，这是因为EEG数据的高度可变性，这表现在参与者之间，但也表现在参与者之间的会话之间（当然，从试验到试验）。一般来说，模型越复杂，需要的训练数据就越多。我们提出了一种通过从手头的数据集生成新数据来增加训练数据的新技术。与现有技术不同，我们的方法使用反向和正向投影，使用源定位和头部模型来修改模型的当前源偶极子，从而以生理意义上的方式产生参与者间的变异性。在这篇手稿中，我们解释了该方法，并展示了参与者独立运动想象分类的初步结果。当使用深度神经网络、浅层神经网络和LDA时，使用所提出的数据增强方法的准确度分别提高了13、6和2个百分点。
中文标题：神经网络在类人语音识别中的成功与关键失败
英文标题：Successes and critical failures of neural networks in capturing human-like speech recognition
时间：2022.4.6
作者：Federico Adolfi, Jeffrey S. Bowers, David Poeppel
机构：英国布里斯托大学、美国纽约大学
链接：https://arxiv.org/pdf/2204.03740.pdf
简介：
自然听觉和人工听觉原则上可以为给定的问题演化出不同的解决方案。然而，这项任务的限制可以推动认知科学和听觉工程在质量上趋同，这表明更密切的相互检查将改善人工听觉系统以及大脑和大脑的过程模型。语音识别——这是一个成熟的探索领域——在人类身上对各种光谱时间粒度的数字变换具有固有的鲁棒性。高性能神经网络系统在多大程度上解释了这些鲁棒性特征？我们将语音识别实验集中在一个单一的合成框架下，以评估最先进的神经网络作为刺激可计算、优化的观察者。在一系列实验中，我们（1）阐明了文献中有影响力的语音操作之间以及与自然语音之间的关系，（2）展示了机器表现出分布外鲁棒性的粒度，再现了人类的经典感知现象，（3）确定了人类表现的模型预测不同的特定条件，（4）证明了所有人工系统在感知上无法恢复到人类的状态，这是理论和模型构建的关键规范。这些发现鼓励了认知科学和听觉工程之间更紧密的协同作用。
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