Step-like dependence of memory function on pulse width in spintronics reservoir computing.
Step-like dependence of memory function on pulse width in spintronics reservoir computing.
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DOI：
10.1038/s41598-020-76142-x
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发表时间：
2020-11-11
影响因子：
4.6
通讯作者：
Taniguchi T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yamaguchi T;Akashi N;Nakajima K;Kubota H;Tsunegi S;Taniguchi T
物理库计算是一种递归神经网络，它将物理系统的动态响应应用于信息处理。然而，计算性能和物理参数/现象之间的关系仍然不清楚。这项研究报告了我们的进展，电流相关的磁阻尼在水库计算的计算性能的作用。磁涡旋核的电流依赖弛豫动力学导致相对于二进制输入的非对称记忆功能。由大输入引起的快速弛豫导致输入记忆的快速衰减，而由小输入引起的缓慢弛豫使得储存器能够在相对长的时间内保持输入记忆。其结果是，一个阶梯状的依赖关系被发现的短期记忆和奇偶校验能力的输入数据的脉冲宽度，其中的能力保持在1.5的一定范围内的脉冲宽度，并下降到1.0的长脉冲宽度限制。解析和数值分析都表明，这种阶梯状的行为可以归因于涡核到极限环状态的电流依赖性弛豫时间。
Physical reservoir computing is a type of recurrent neural network that applies the dynamical response from physical systems to information processing. However, the relation between computation performance and physical parameters/phenomena still remains unclear. This study reports our progress regarding the role of current-dependent magnetic damping in the computational performance of reservoir computing. The current-dependent relaxation dynamics of a magnetic vortex core results in an asymmetric memory function with respect to binary inputs. A fast relaxation caused by a large input leads to a fast fading of the input memory, whereas a slow relaxation by a small input enables the reservoir to keep the input memory for a relatively long time. As a result, a step-like dependence is found for the short-term memory and parity-check capacities on the pulse width of input data, where the capacities remain at 1.5 for a certain range of the pulse width, and drop to 1.0 for a long pulse-width limit. Both analytical and numerical analyses clarify that the step-like behavior can be attributed to the current-dependent relaxation time of the vortex core to a limit-cycle state.
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