Fully coupled randomly disordered recurrent superconducting networks with additional open-ended channels for inputs and outputs are considered the basis to introduce a new architecture to neuromorphic computing in this work. Various building blocks of such a network are designed around disordered array synaptic networks using superconducting devices and circuits as an example, while emphasizing that a similar architectural approach may be compatible with several other materials and devices. A multiply coupled (interconnected) disordered array of superconducting loops containing Josephson junctions [equivalent to superconducting quantum interference devices (SQUIDs)] forms the aforementioned collective synaptic network that forms a fully recurrent network together with compatible neuron-like elements and feedback loops, enabling unsupervised learning. This approach aims to take advantage of superior power efficiency, propagation speed, and synchronizability of a small world or a random network over an ordered/regular network. Additionally, it offers a significant factor of increase in scalability. A compatible leaky integrate-and-fire neuron made of superconducting loops with Josephson junctions is presented, along with circuit components for feedback loops as needed to complete the recurrent network. Several of these individual disordered array neural networks can further be coupled together in a similarly disordered way to form a hierarchical architecture of recurrent neural networks that is often suggested as similar to a biological brain.

中文翻译：

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具有无序约瑟夫森结阵列突触网络和泄漏积分与发射回路神经元的超导神经网络

具有额外的开放式输入和输出通道的完全耦合随机无序循环超导网络被认为是在这项工作中向神经形态计算引入新架构的基础。以超导设备和电路为例，围绕无序阵列突触网络设计了此类网络的各种构建块，同时强调了类似的架构方法可能与其他几种材料和设备兼容。包含约瑟夫森结[相当于超导量子干扰设备（SQUID）]的超导环的多重耦合（互连）无序阵列形成了上述的集体突触网络，该网络与兼容的神经元样元件和反馈环一起形成了完全递归网络，启用无监督学习。该方法旨在利用小型世界或随机网络在有序/常规网络上的优越功率效率，传播速度和同步性。另外，它提供了可伸缩性增加的重要因素。提出了一个由具有约瑟夫森结的超导回路构成的兼容泄漏集成和发射神经元，并根据需要提供了用于完成循环网络的反馈回路的电路组件。这些个体无序阵列神经网络中的一些可以进一步以类似无序的方式耦合在一起，以形成经常被建议类似于生物大脑的递归神经网络的层次结构。小型世界或随机网络在有序/常规网络上的同步性。另外，它提供了可伸缩性增加的重要因素。提出了一个由具有约瑟夫森结的超导回路构成的兼容泄漏集成和发射神经元，并根据需要提供了用于完成循环网络的反馈回路的电路组件。这些个体无序阵列神经网络中的一些可以进一步以类似无序的方式耦合在一起，以形成经常被建议类似于生物大脑的递归神经网络的层次结构。小世界或随机网络在有序/常规网络上的同步性。另外，它提供了可伸缩性增加的重要因素。提出了一个由具有约瑟夫森结的超导回路构成的兼容泄漏集成和发射神经元，并根据需要提供了用于完成循环网络的反馈回路的电路组件。这些个体无序阵列神经网络中的一些可以进一步以类似无序的方式耦合在一起，以形成经常被建议类似于生物大脑的递归神经网络的层次结构。提出了一个由具有约瑟夫森结的超导回路构成的兼容泄漏集成和发射神经元，并根据需要提供了用于完成循环网络的反馈回路的电路组件。这些个体无序阵列神经网络中的一些可以进一步以类似无序的方式耦合在一起，以形成经常被建议类似于生物大脑的递归神经网络的层次结构。提出了一个由具有约瑟夫森结的超导回路构成的兼容泄漏集成和发射神经元，并根据需要提供了用于完成循环网络的反馈回路的电路组件。这些个体无序阵列神经网络中的一些可以进一步以类似无序的方式耦合在一起，以形成经常被建议类似于生物大脑的递归神经网络的层次结构。