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J-GLOBAL ID:202202237915740367   整理番号:22A0396698

バイナリニューラルネットワークのためのANDアレイアーキテクチャにおけるSiO_2フィンベースフラッシュシナプスセル【JST・京大機械翻訳】

SiO2 Fin-Based Flash Synaptic Cells in AND Array Architecture for Binary Neural Networks
著者 (5件):
資料名:
巻: 43  号:ページ: 142-145  発行年: 2022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)
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ハードウェアベースのバイナリニューラルネットワーク(BNN)のためのスペーサパターニング技術を用いて,酸化物フィンベースANDフラッシュメモリシナプスデバイスを提案し,製作した。フィン状湾曲チャネル構造は局所電場増強を提供し,平面型フラッシュシナプスデバイスと比較してプログラミング効率を改善した。フィンベースのANDフラッシュセルは,サブpAオフ電流で,高いオン/オフ電流比(>105)を示し,低プログラミング電圧(<9V)を用いて,BNNのシナプス重み(>103)の十分なダイナミックレンジを達成した。さらに,並列XNOR動作とビット計数を実装するために,ANDアレイアーキテクチャに配置された新しい2つのセルベースのシナプスデバイスを用いたハードウェアベースのBNNを提案した。測定したダイナミックレンジと保持特性を有するシナプスモデルを用いたBNNは,ベースライン精度と比較して分類精度の<0.5%の劣化を示し,これは並列読み出し操作を用いたオフチップイベント駆動計算を行うのに適している。Copyright 2022 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】
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分類 (1件):
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半導体集積回路 
タイトルに関連する用語 (4件):
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