Set/Reset Bilaterally Controllable Resistance Switching Ga‐doped Ge<sub>2</sub>Sb<sub>2</sub>Te<sub>5</sub> Long‐Term Electronic Synapses for Neuromorphic Computing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long‐term plasticity of bio‐synapses modulates the stable synaptic transmission that is quite related to the encoding of information and its emulation using electronic hardware is one of important targets for neuromorphic computing. Ge 2 Sb 2 Te 5 (GST) based phase change random access memory (PCRAM) has become a strong candidate for complementary‐metal‐oxide‐semiconductor (CMOS) compatible integrated long‐term electronic synapses to cope with the high‐efficient and low power consumption data processing tasks for neuromorphic computing. However, the performance of PCRAM electronic synapses is still quite limited due to the challenges in linear and continuous conductance regulation, which originates from the fast and uncontrollable resistance switching characteristic of conventional PCRAM for the data storage application. Here an in‐depth study is reported on the impact of gallium (Ga) doping on GST (GaGST) structural properties and on the corresponding 0.13 µm CMOS technology fabricated PCRAM integrated devices with a mushroom structure. The Ga doping effectively retarded the crystallization process of GST by augmenting the local disorder of GeTe 4‐n Ge n tetrahedron, which subsequently leads to the Set/Reset bilaterally controllable resistance switching of corresponding PCRAM devices. The optimized 6.5%GaGST electronic synapses demonstrate gradual resistance switching characteristics and a good multilevel retention feature and eventually exhibit outstanding long‐term synaptic plasticity like potentiation/depression and spiking time dependent plasticity in four forms. Such long‐term electronic synapses are applied to handwritten digits recognition (96.22%) and CIFAR‐10 image categorization (93.6%) and attain very high accuracy for both tasks. These results provide an effective method to achieve high performance PCRAM electronic synapses and highlight the great potential of GaGST PCRAM as a component for future high‐performance neuromorphic computing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».