Fully parallel RRAM synaptic array for implementing binary neural network with (+1, −1) weights and (+1, 0) neurons
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Binary Neural Networks (BNNs) have been recently proposed to improve the area-/energy-efficiency of the machine/deep learning hardware accelerators, which opens an opportunity to use the technologically more mature binary RRAM devices to effectively implement the binary synaptic weights. In addition, the binary neuron activation enables using the sense amplifier instead of the analog-to-digital converter to allow bitwise communication between layers of the neural networks. However, the sense amplifier has intrinsic offset that affects the threshold of binary neuron, thus it may degrade the classification accuracy. In this work, we analyze a fully parallel RRAM synaptic array architecture that implements the fully connected layers in a convolutional neural network with (+1, -1) weights and (+1, 0) neurons. The simulation results with TSMC 65 nm PDK show that the offset of current mode sense amplifier introduces a slight accuracy loss from ~98.5% to ~97.6% for MNIST dataset. Nevertheless, the proposed fully parallel BNN architecture (P-BNN) can achieve 137.35 TOPS/W energy efficiency for the inference, improved by ~20X compared to the sequential BNN architecture (S-BNN) with row-by-row read-out scheme. Moreover, the proposed P-BNN architecture can save the chip area by ~16% as it eliminates the area overhead of MAC peripheral units in the S-BNN architecture.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle