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Nous rapportons la démonstration expérimentale d'un ordinateur neuromorphique optoélectronique hybride basé sur une dynamique de longueur d'onde non linéaire complexe incluant de multiples rétroactions retardées avec des poids définis aléatoirement. Cette approche neuromorphique repose sur un nouveau paradigme d'une unité de calcul inspirée du cerveau, se différenciant intrinsèquement des machines de Turing. Ce paradigme récent consiste à étendre l'information d'entrée à traiter dans un espace de phase de dimension supérieure, à travers la réponse transitoire non linéaire d'une dynamique complexe excitée par l'information d'entrée. La sortie calculée est ensuite extraite via une séparation linéaire de la trajectoire transitoire dans l'espace de phase complexe. La séparation par hyperplan est dérivée d'une phase d'apprentissage consistant en la résolution d'un problème de régression. La capacité de traitement provient du transitoire non linéaire, résultant en un calcul transitoire non linéaire. La performance computationnelle est évaluée avec succès sur un test de référence standard, à savoir une tâche de reconnaissance de chiffres parlés.
Martinenghi et al. (Ven,) ont étudié cette question.
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