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由賓夕法尼亞州立大學(xué)Saptarshi Das課題組--石墨烯憶阻突觸用于高精度神經(jīng)形態(tài)計(jì)算

憶阻縱橫式架構(gòu)正在演變?yōu)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的內(nèi)存計(jì)算引擎。然而，最新的憶阻器提供的非易失性電導(dǎo)狀態(tài)數(shù)量有限，這是其硬件實(shí)現(xiàn)的一個(gè)問(wèn)題，因?yàn)橛?xùn)練過(guò)的權(quán)值必須四舍五入到最接近的電導(dǎo)狀態(tài)，這將引入誤差，從而極大地限制推理的準(zhǔn)確性。此外，無(wú)法進(jìn)行精確的權(quán)重更新會(huì)導(dǎo)致收斂問(wèn)題和芯片上訓(xùn)練速度變慢。在本文中，通過(guò)引入基于石墨烯的多級(jí)（> 16）和具有任意可編程電導(dǎo)狀態(tài)的非易失性憶阻突觸來(lái)規(guī)避這些挑戰(zhàn)。我們還展現(xiàn)出令人滿意的保留和編程耐力。最后，我們證明了石墨烯憶阻器可實(shí)現(xiàn)基于k-均值聚類的權(quán)重分配，與矢量矩陣乘法的均勻權(quán)重量化（對(duì)于任何人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分）相比，它提供了更高的計(jì)算精度。

Fig. 1 石墨烯憶阻器的SET工藝。

Fig. 2 石墨烯憶阻器的內(nèi)存級(jí)別，內(nèi)存比率和內(nèi)存保留。

Fig. 3 使用均勻分布和k均值聚類的權(quán)重分配。

Fig. 4 使用k均值聚類的基于石墨烯憶阻器的矢量矩陣乘法（VMM）。

相關(guān)研究成果于（2020年由賓夕法尼亞州立大學(xué)Saptarshi Das課題組，發(fā)表在Nature Communications (https://doi.org/10.1038/s41467-020-19203-z)上。原文：Graphene memristive synapses for high precision neuromorphic computing。

轉(zhuǎn)自《石墨烯雜志》公眾號(hào)



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