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Hardware-Implemented DropConnect Function for Energy-Efficient Neuromorphic Computing
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PRE
AI
DOI：10.1002/adfm.202503452.png)
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摘要
En 中文
实现脑级效率长期以来一直是计算领域的终极目标。在开发低功耗神经形态构建模块以实现高效神经网络训练方面已取得显著进展。然而，对于深度神经网络（DNNs）的全硬件实现，需要可超大规模扩展的用于DropConnect正则化的纳米器件。在本工作中，提出了一种集成阈值开关（TS）的高能效铁电突触晶体管，为硬件实现的随机DropConnect函数提供了概念验证演示。阈值开关利用难以消除的固有变化，实现突触权重的随机丢弃，而未选中的TS有助于最小化潜电路电流。与无TS的阵列相比，该方法将能耗降低了31.7%。此外，探索了两种DNNs以表明DropConnect能够在不同网络架构下有效对抗过拟合问题。该研究展示了一种可行的解决方案，用于可扩展、资源高效的DNNs硬件实现。
Keyword:
artificial synapse
deep neural network
ferroelectric alpha-phase indium selenide
neuromorphic computing
threshold switch
期刊
IF:
19
论文数:
3.5W
被引数:
32.1W
机构
引用论文
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