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J-GLOBAL ID：202002263618640495   整理番号：20A0912504

神経形態系におけるシナプスとしての非フィラメント非揮発性記憶要素【JST・京大機械翻訳】

Non-filamentary non-volatile memory elements as synapses in neuromorphic systems

著者 (10件)： Fumarola Alessandro (Max Planck Institute for Microstructure Physics 06120 Halle (Saale),NISE Department,Germany) ,  Leblebici Y. (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne,School of Engineering (STI),Lausanne,Switzerland,1015) ,  Narayanan P. (IBM Research, Almaden,San Jose,CA,USA,95120) ,  Shelby R.M. (IBM Research, Almaden,San Jose,CA,USA,95120) ,  Sanchez L.L. (IBM Research, Almaden,San Jose,CA,USA,95120) ,  Burr G.W. (IBM Research, Almaden,San Jose,CA,USA,95120) ,  Moon K. (Samsung Electronics,Suwong,South Korea,443-803) ,  Jang J. (Samsung Electronics,Suwong,South Korea,443-803) ,  Hwang H. (Pohang University of Science and Technology,Department of Material Science and Engineering,Pohang,South Korea,790-784) ,  Sidler S. (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne,School of Engineering (STI),Lausanne,Switzerland,1015)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： NVMTS  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 不揮発性メモリ(NVM)デバイスのクロスバーアレイは,高度にエネルギー効率の良い神経形態計算システムを実現するための一つの可能な経路を代表する。情報がアナログ電圧と電流レベルとして符号化できるDeepニューラルネットワーク(DNN)に対して,このようなアレイはシナプス重みの行列を表すことができ,大量並列方式における逆伝搬のようなアルゴリズムに必要な行列ベクトル乗算を実行する。以前の研究は,位相変化メモリに基づく大規模ハードウェアソフトウェア実装を実証し,GPUベースの訓練に対する潜在的な速度と電力の利点を分析した。本研究では,異なるクラスのメモリ要素を活用した本研究の拡張について議論する。ジャンプテーブルの概念を用いて,Pr_0.3Ca_0.7MnO_3(PCMO)に基づく非フィラメント抵抗素子の実際のコンダクタンス応答の影響をシミュレートした。[1]と同じアプローチにより,MNISTデータセット上で訓練精度>90%の3層ニューラルネットワークをシミュレートした。改良Al/Mo/PCMOデバイスと新しいプログラミング戦略のより高いオン/オフ伝導率比は,更なる精度改善をもたらすことができる。最後に,Al/Mo/PCMOの双方向プログラミングを用いて,正確さへのわずかな劣化において,シナプス当たりの単一コンダクタンスを有する高密度神経形態システムを実装することができることを示した。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： アルゴリズム ,  位相シフト ,  記憶装置 ,  電圧 ,  電流 ,  ベクトル ,  計算機システム ,  電力 ,  ニューラルネットワーク ,  *シナプス ,  乗算 ,  フィラメント ,  不揮発性メモリ ,  コンダクタンス
準シソーラス用語： 伝導率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経 ,  形態 ,  シナプス ,  フィラメント ,  非揮発性 ,  要素