深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在持續(xù)學(xué)習(xí)中的局限性源于對(duì)生物神經(jīng)回路復(fù)雜性的過度簡(jiǎn)化，常常忽略了記憶穩(wěn)定性與學(xué)習(xí)可塑性之間的動(dòng)態(tài)平衡。在本研究中，提出了一種增強(qiáng)了元可塑性的人工突觸器件，該器件使用石墨烯量子點(diǎn)（GQDs），元可塑性是一種高級(jí)的突觸可塑性形式，有助于記憶和學(xué)習(xí)過程的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，類似于生物系統(tǒng)中的觀察結(jié)果。該基于石墨烯量子點(diǎn)的器件利用界面介導(dǎo)的修改非對(duì)稱導(dǎo)電路徑，復(fù)制了經(jīng)典的突觸可塑性機(jī)制。這使得器件能夠?qū)εc歷史權(quán)重相關(guān)的未來權(quán)重變化進(jìn)行可重復(fù)且線性可編程的調(diào)整。將元可塑性引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)于實(shí)現(xiàn)泛化至關(guān)重要，使得網(wǎng)絡(luò)在適應(yīng)新信息的同時(shí)能夠保持之前獲得的知識(shí)?；谑┝孔狱c(diǎn)的器件系統(tǒng)在第四個(gè)MNIST數(shù)據(jù)集任務(wù)中達(dá)到了97%的準(zhǔn)確率，并且在之前的任務(wù)中持續(xù)保持了94%以上的表現(xiàn)水平。該表現(xiàn)驗(yàn)證了將元可塑性原則直接應(yīng)用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可行性，從而有效解決了災(zāi)難性遺忘的問題。這些發(fā)現(xiàn)為開發(fā)具有強(qiáng)大和持久學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)提供了有前景的硬件解決方案，能夠有效地彌合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的差距。