基于忆阻器的人工神经网络可靠性问题的解决


埃因霍温理工大学、德黑兰大学和南加州大学的研究人员发表了一篇题为“ReMeCo:可靠的基于忆阻器的记忆神经形态计算”的技术论文。摘要:“基于忆阻器的记忆神经形态计算系统承诺高效实现向量矩阵乘法,通常用于人工神经网络(ann)。H……»阅读更多

映射转换启用高性能和低能量忆阻器的dnn


摘要:“当深度神经网络(DNN)被广泛应用于边缘AI(人工智能),例如物联网(IoT)和自动驾驶汽车时,它使基于CMOS(互补金属氧化物半导体)的传统计算机遭受过大的计算负载。基于忆阻器的设备正在成为在内存中为dnn进行计算的一种选择。»阅读更多

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