摘要
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果。
然而，传统基于冯·诺依曼架构的计算系统在处理深度学习任务时存在着功耗高、效率低等问题。
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、高集成度等优点，为突破冯·诺依曼瓶颈、实现高效的神经形态计算提供了promising的解决方案。
长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）神经网络作为一种特殊的循环神经网络，在处理时序数据方面表现出色。
因此，将忆阻器与LSTM神经网络相结合，构建基于忆阻器的LSTM神经网络，成为当前研究的热点。
本文首先介绍了忆阻器和LSTM神经网络的基本概念、发展历程以及研究现状；其次，重点概述了基于忆阻器的LSTM神经网络设计，包括忆阻器模型、网络结构、训练算法等方面的研究进展；最后，总结了当前研究存在的挑战，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；人工智能
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果。
然而，传统基于冯·诺依曼架构的计算系统在处理深度学习任务时存在着功耗高、效率低等问题，制约了人工智能的发展。
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、高集成度等优点，为突破冯·诺依曼瓶颈、实现高效的神经形态计算提供了promising的解决方案。
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