本文综述了深度学习与忆阻器等人工智能新技术，强调非冯·诺依曼架构计算和定制算法的重要性。研究提出基于忆阻器的硬件架构，验证其在深度神经网络训练中的有效性与鲁棒性，展示高压缩比和低功耗的优势，并探讨储层计算的突破及其在信息处理中的应用潜力。