TIDAL-Net：面向物理神经网络的时间复用层复用架构

针对物理神经网络（PNN）权重调整缓慢的瓶颈，研究者提出 TIDAL-Net，利用 PNN 中快速前向动态与缓慢可训练权重之间的时间尺度分离，通过逐层时间复用提升有效深度并控制实现成本。在图像分类和自然语言处理任务上的数值实验显示，仅需对常规 PNN 做少量修改即可提升性能。