Phase change materials; Training; Standards; Performance evaluation; Neurons; Neural networks; Backpropagation;
机译:使用相变记忆作为突触权重元素的大型神经网络(16.5万个突触)的实验演示和耐受
机译:用于自学习Neuron-MOS神经网络的出色的重量更新线性EEPROM突触存储单元
机译:粗网格方法在多分散DEM模拟中的阻力计算:加权方法的影响和通过人工神经网络改进的预测
机译:相变内存基突触的随机重量更新及其对人工神经网络的影响
机译:人工神经网络固定随机重量的性能分析
机译:用非线性重量更新的映射器突触的神经网络(SNN)飙升
机译:在硬件神经网络中减轻非对称非线性权重更新效应 基于模拟电阻突触的网络