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J-GLOBAL ID：202002244634776848   整理番号：20A2258173

整流マルチレベル状態を持つ自己選択メモリデバイスに基づく自己活性化ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Self-Activation Neural Network Based on Self-Selective Memory Device With Rectified Multilevel States

著者 (13件)： Wang Zongwei (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China) ,  Zheng Qilin (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China) ,  Kang Jian (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China) ,  Yu Zhizhen (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China) ,  Zhong Guofang (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, U.K.) ,  Ling Yaotian (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China) ,  Bao Lin (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China) ,  Bao Shengyu (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China) ,  Bai Guandong (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, U.K.) ,  Zheng Shan (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China) ,  Cai Yimao (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China) ,  Robertson John (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, U.K.) ,  Huang Ru (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Electron Devices  (IEEE Transactions on Electron Devices)
巻： 67  号： 10  ページ： 4166-4171  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0222A  ISSN： 0018-9383  CODEN： IETDAI  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： ディジタルラグランナログ混合ニューロモルフィックシステムにおいて,様々な複雑な周辺回路は,高密度クロスバーの統合とエネルギー効率の利点を相殺するかもしれない。周辺回路を単純化するために,自己活性化ニューラルネットワーク(SANN)を,修正メムリスタ(ReMem)セルにより形成された受動クロスバーアレイに基づいて提案した。ReMemセルはVO_2/TaO_x二層構造を有するデュアルモード抵抗スイッチングデバイスである。それは,揮発性閾値スイッチングとマルチレベル不揮発性抵抗スイッチングを含むハイブリッドスイッチング挙動を示す。このユニークな特徴は,同時に自己選択と分散活性化だけでなく,重量貯蔵も可能にする。SANNの概念を理論的に調べ,ニューラルネットワークを構築し,MNISTデータベースにおける手書き数字の認識を行うために,提案したデバイスに基づくSANNを用いて訓練した。CMOSベースの活性化モジュールと付加的選択要素を用いた神経形態計算システムと比較して,結果は,減少した回路複雑性で同等の認識精度を示した。提案したSANNは,単純化された周辺回路を有するニューラルネットワークコンピューティングシステムを実現するための有望な代替手段である。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  スイッチング ,  簡素化 ,  計算機システム ,  データベース ,  *ニューラルネットワーク ,  スイッチング素子 ,  *整流 ,  非揮発性 ,  エネルギー効率 ,  CMOS
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  複雑性 ,  抵抗スイッチング ,  メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 半導体集積回路  (NC03162T) ,  トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 整流 ,  マルチレベル ,  自己選択 ,  メモリデバイス ,  自己 ,  活性化 ,  ニューラルネットワーク