文献

J-GLOBAL ID：201702233436324853   整理番号：17A0085649

ニューロモルフィックコンピューティングのためのハイブリッドパルス方式を採用した64レベルのコンダクタンスと対称コンダクタンス変化を有するTiO_xベースのRRAMシナプス

TiO_x-Based RRAM Synapse With 64-Levels of Conductance and Symmetric Conductance Change by Adopting a Hybrid Pulse Scheme for Neuromorphic Computing

著者 (6件)： Park Jaesung (Department of Materials Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea) ,  Kwak Myunghoon (Department of Materials Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea) ,  Moon Kibong (Department of Materials Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea) ,  Woo Jiyong (Department of Materials Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea) ,  Lee Dongwook (Department of Materials Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea) ,  Hwang Hyunsang (Department of Materials Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea)
資料名： IEEE Electron Device Letters  (IEEE Electron Device Letters)
巻： 37  号： 12  ページ： 1559-1562  発行年： 2016年 
JST資料番号： B0344B  ISSN： 0741-3106  CODEN： EDLEDZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,ニューロモルフィックシナプス応用のためのTiO_xベースの抵抗スイッチングデバイスを提案した。このデバイスは,金属電極とTiO_x膜との間の界面を最適化したために,64レベルのコンダクタンス状態が可能になった。パルス数の増加に伴うスイッチング電力の変化を補償するために,固定電圧と電流パルスをそれぞれ増強条件と抑制条件で使用することを提案した。ハイブリッドパルス方式を採用することで,増強条件と抑制条件の両方において,コンダクタンス変化の対称性を大幅に改善できることを示した。改善したコンダクタンスレベルとコンダクタンス変化の対称性は,両者ともパターン認識精度の向上と直接関係していた。このことを,ニューラルネットワークシミュレーションによって確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： 計算 ,  情報処理 ,  酸化チタン ,  *RAM【メモリ】 ,  *記憶素子 ,  パターン認識 ,  ニューロコンピューティング ,  *抵抗変化メモリ
準シソーラス用語： *RRAM ,  *シナプス素子

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (8件)： ニューロモルフィックコンピューティング ,  パルス ,  採用 ,  コンダクタンス ,  対称 ,  TiOx ,  RRAM ,  シナプス