基于忆阻器的长短期记忆神经网络设计研究文献综述

长短期记忆神经网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，在处理序列数据方面展现出巨大的潜力，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像识别等领域。

然而，传统基于冯·诺依曼架构的LSTM网络存在着计算效率低、功耗高等问题，限制了其在移动设备和嵌入式系统中的应用。

忆阻器作为一种新型非易失性存储器件，具有非易失性、低功耗、高集成密度等优点，为突破传统LSTM网络瓶颈提供了新的可能性。

本文综述了基于忆阻器的LSTM神经网络设计研究进展。

首先，介绍了忆阻器和LSTM网络的基本概念和发展历史，并分析了忆阻器在神经网络硬件实现方面的优势。

其次，重点阐述了基于忆阻器的LSTM网络设计方法，包括忆阻器突触器件、网络结构、训练算法等方面的研究进展，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

最后，总结了基于忆阻器的LSTM网络设计研究面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：忆阻器；长短期记忆神经网络；神经形态计算；深度学习；硬件加速

#1.1忆阻器忆阻器是一种新型非易失性存储器件，其电阻值可以通过施加电压或电流的历史来改变，并能在断电后保持状态。

忆阻器的概念最早由蔡元培教授于1971年提出[1]，近年来随着纳米技术的进步和材料科学的发展，忆阻器取得了突破性进展，并被认为是构建下一代高性能、低功耗神经形态计算系统的关键器件。