MRAM клетки с множество състояния за хардуерни невроморфни изчисления


  • Fu, J., Zheng, H. & Mei, T. Погледнете по-отблизо, за да видите по-добре: Конволюционна невронна мрежа с повтарящо се внимание за фино разпознаване на изображения. В Сборник от конференцията IEEE за компютърно зрение и разпознаване на образи4438–4446 (2017).

  • Venayagamoorthy, G. K., Moonasar, V. & Sandrasegaran, K. Гласово разпознаване с помощта на невронни мрежи. В Доклади от Южноафриканския симпозиум по комуникации и обработка на сигнали от 1998 г.-COMSIG’98 (Кат. № 98EX214)29–32 (IEEE, 1998).

  • Джанг, Й., Ли, С. и Гуо, Х. Тип пристрастна базирана на консенсус разпределена невронна мрежа за планиране на пътя. Нелинейна динам. 891803–1815 (2017).

    MathSciNet
    член

    Google Scholar

  • Muralitharan, K., Sakthivel, R. & Vishnuvarthan, R. Подход за оптимизация, базиран на невронни мрежи, за прогнозиране на търсенето на енергия в интелигентна мрежа. Неврокомпютинг 273199–208 (2018).

    член

    Google Scholar

  • Abhishek, K., Singh, M., Ghosh, S. & Anand, A. Модел за прогнозиране на времето с помощта на изкуствена невронна мрежа. Proc. Технол. 4311–318 (2012).

    член

    Google Scholar

  • Нурвитадхи, Е. et al. Ускоряване на бинаризирани невронни мрежи: Сравнение на FPGA, CPU, GPU и ASIC. В 2016 г. Международна конференция за полеви програмируеми технологии (FPT)77–84 (IEEE, 2016).

  • Яо, П. et al. Напълно хардуерно внедрена мемристорна конволюционна невронна мрежа. природата 577641–646 (2020).

    РЕКЛАМИ
    CAS
    член

    Google Scholar

  • Яо, П. et al. Класификация на лицата с помощта на електронни синапси. Нац. общ. 81–8 (2017).

    РЕКЛАМИ
    член

    Google Scholar

  • Ю, С. Невро-вдъхновени компютри с възникващи енергонезависими памети. Proc. IEEE 106260–285 (2018).

    CAS
    член

    Google Scholar

  • Амброджио, С. et al. Ускорено обучение на невронна мрежа с еквивалентна точност с помощта на аналогова памет. природата 55860–67 (2018).

    РЕКЛАМИ
    CAS
    член

    Google Scholar

  • Strukov, DB, Snider, GS, Stewart, DR & Williams, RS. Откритият липсващ мемристор. природата 45380–83 (2008).

    РЕКЛАМИ
    CAS
    член

    Google Scholar

  • Burr, G.W. et al. Невроморфни изчисления, използващи енергонезависима памет. адв. физ. х 289–124. https://doi.org/10.1080/23746149.2016.1259585 (2017).

  • Ву, К. et al. Подобряване на издръжливостта и скоростта на превключване чрез включване на нанокристали в базираните на HfOx резистивни устройства с произволен достъп. Прилож. физ. Lett. 113023105 (2018).

    РЕКЛАМИ
    член

    Google Scholar

  • Grollier, J., Querlioz, D. & Stiles, MD Spintronic наноустройства за биоинспирирани изчисления. Proc. IEEE 1042024–2039. https://doi.org/10.1109/JPROC.2016.2597152 (2016).

    член

    Google Scholar

  • Граници, Вашингтон et al. Целочислено разлагане с помощта на стохастични магнитни тунелни връзки. природата 573390–393. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1557-9 (2019).

    РЕКЛАМИ
    CAS
    член
    PubMed

    Google Scholar

  • Ромера, М. et al. Разпознаване на гласни с четири свързани спин-въртящи нано-осцилатори. природата 563230–234. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0632-y (2018 г.).

    РЕКЛАМИ
    CAS
    член
    PubMed

    Google Scholar

  • Moons, B., Goetschalckx, K., Van Berckelaer, N. & Verhelst, M. Минимална енергия квантизирани невронни мрежи. В 2017 51-ва конференция на Асиломар за сигнали, системи и компютри1921–1925 (IEEE, 2017).

  • Hubara, I., Courbariaux, M., Soudry, D., El-Yaniv, R. & Bengio, Y. Квантовани невронни мрежи: Обучителни невронни мрежи с ниски прецизни тежести и активирания. J. Mach. Уча. Рез. 186869–6898 (2017).

    MathSciNet
    МАТЕМАТИКА

    Google Scholar

  • Toledo, T. G., Perach, B., Soudry, D. & Kvatinsky, S. MTJ-базиран хардуерен синапсен дизайн за квантувани дълбоки невронни мрежи. arXiv предпечатarXiv:1912.12636 (2019).

  • Rzeszut, P., Skowroński, W., Ziętek, S., Wrona, J. & Stobiecki, T. Многобитови MRAM клетки за съхранение, използващи серийно свързани перпендикулярни магнитни тунелни връзки. J. Appl. физ. 125223907 (2019).

    РЕКЛАМИ
    член

    Google Scholar

  • Рейменанс, Е. et al. Верига от магнитни тунелни връзки като спинтронен мемристор. J. Appl. физ. 124152116 (2018).

    РЕКЛАМИ
    член

    Google Scholar

  • Джанг, Д. et al. Всички въртящи се изкуствени невронни мрежи, базирани на комбиниран спинтронен синапс и неврон. IEEE Trans. Biomed. Вериги Syst. 10828–836 (2016).

    член

    Google Scholar

  • Торехон, Дж. et al. Невроморфни изчисления с наномащабни спинтронни осцилатори. природата 547428 (2017).

    CAS
    член

    Google Scholar

  • Лекьо, С. et al. Магнитен синапс: Многостепенен спин-въртящ момент мемристор с перпендикулярна анизотропия. Sci. представител 631510 (2016).

    РЕКЛАМИ
    CAS
    член

    Google Scholar

  • Sung, C., Hwang, H. & Yoo, IK Perspective: Преглед на мемристивен хардуер за невроморфни изчисления. J. Appl. физ. 124151903 (2018).

    РЕКЛАМИ
    член

    Google Scholar

  • Сулименко, О. et al. Изключително бързи логически устройства, използващи изкуствени „неврони“, базирани на антиферомагнитни импулсни генератори. J. Appl. физ. 124152115 (2018).

    РЕКЛАМИ
    член

    Google Scholar

  • Fukami, S. & Ohno, H. Перспектива: Spintronic синапс за изкуствена невронна мрежа. J. Appl. физ. 124151904 (2018).

    РЕКЛАМИ
    член

    Google Scholar

  • Ден, Л. Базата данни с ръкописни цифрови изображения за изследване на машинното обучение [best of the web]. IEEE сигнален процес. Маг. 29141–142 (2012).

    РЕКЛАМИ
    член

    Google Scholar

  • Zhang, D., Hou, Y., Zeng, L. & Zhao, W. Реализация на хардуерно ускорение на разреден алгоритъм за кодиране със спинтронни устройства. IEEE Trans. Нанотехнология. 18518–531 (2019).

    РЕКЛАМИ
    CAS
    член

    Google Scholar

  • Amirany, A., Moaiyeri, M. H. & Jafari, K. Дизайн на нелетлива асоциативна памет, базиран на спинтронни синапси и cntfet неврони. IEEE Trans. Emerg. Горна част. Компютър. 1–1. https://doi.org/10.1109/TETC.2020.3026179 (2020 г.).

  • Михайлович, Г. et al. Произход на зависимостта на съпротивление-площ-продукт на превключване на спин-трансфер-въртящ момент в перпендикулярни магнитни клетки с произволен достъп. физ. Rev. Appl. 13024004 (2020).

    РЕКЛАМИ
    член

    Google Scholar

  • Watanabe, K., Jinnai, B., Fukami, S., Sato, H. & Ohno, H. Преразгледана анизотропия на формата в едноцифрени нанометрови магнитни тунелни връзки. Нац. общ. 91–6 (2018).

    член

    Google Scholar

  • Khodabandehloo, G., Mirhassani, M. & Ahmadi, M. Аналогово изпълнение на нов сигмоидален неврон от резистивен тип. IEEE Trans. Много голям интеграл. VLSI Syst. 20750–754. https://doi.org/10.1109/TVLSI.2011.2109404 (2012).

    член

    Google Scholar

  • Alzate, J. et al. 2 mb демонстрация на ниво масив на stt-mram процес и производителност към l4 кеш приложения. В 2019 IEEE Международна среща за електронни устройства (IEDM)2–4 (IEEE, 2019).