基于忆阻器的Sigmoid函数的可变性分析
摘要：使用激活函数来决定神经单元的激活值是神经网络中广泛使用的技术。激活函数的有效实现非常重要，因为它们帮助表示神经网络输入和输出之间的非线性复杂功能映射。其中一种非线性方法是使用S形函数。因此，有日益增长的需求来提高S形电路的性能。本文的主要目标是通过使用电阻变化器器件来替换CMOS晶体管，修改现有的基于电流镜的S形模型。该模型通过改变不同的电路参数、晶体管尺寸和温度进行了测试。展示了修改后的CMOS-电阻变化器S形电路的面积、功率和噪声。在芯片上应用电阻变化器在单位面积上实现更高的组件密度，使功率和面积减少了7%。所提出的S形电路在180nm TSMC CMOS技术下使用SPICE进行了仿真。
作者：Nursultan Kaiyrbekov, Olga Krestinskaya and Alex Pappachen James
论文ID：1805.07679
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2019-08-28