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机译:基于电阻存储器的模拟突触:线性和对称权重更新的追求
Electrical, Computer, and Energy Engineering, Arizona State University, Tempe, Arizona United States;
Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia United States;
Random access memory; Resistive RAM; Bio-inspired computing; Artificial neural networks; Random access memory; Neural networks;
机译:基于HF0.5ZR0.5O2的铁电仿生电子突触装置,具有高度对称和线性的重量变形例
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:使用MoS_2 /石墨烯忆阻器进行近乎线性权重更新的电子突触
机译:基于相变记忆的突触中的随机权重更新及其对人工神经网络的影响
机译:快速稳定的低秩对称特征更新
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
机译:旋转对称配置的线性化电阻率层析成像