基于忆阻器的神经网络的设计与仿真
摘要：利用模式识别和计算机视觉等领域中具有不断增长的重要性的神经网络存在重要的能源和硬件成本限制，从而限制了该技术可应用的领域。在这种背景下，考虑利用基于忆阻器的模拟电路作为神经网络推理中高效的替代方案的可行性。忆阻器以其可配置性和低功耗脱颖而出。为了研究使用这些电路的可行性，已经调整了物理模型，以准确模拟KNOWM公司的商业忆阻器的行为。使用这个模型，设计和模拟了多个神经网络，得到了非常令人满意的结果。
作者：Pablo Alex L''azaro, Ignacio Jim''enez Gallo, Juan Rold''an Aranda, Alberto del Barrio Garc''ia, Guillermo Botella Juan, Francisco Jim''enez Molinos
论文ID：2306.11678
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2023-06-21