Self‐Curable Synaptic Ferroelectric FET Arrays for Neuromorphic Convolutional Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
With the recently increasing prevalence of deep learning, both academia and industry exhibit substantial interest in neuromorphic computing, which mimics the functional and structural features of the human brain. To realize neuromorphic computing, an energy-efficient and reliable artificial synapse must be developed. In this study, the synaptic ferroelectric field-effect-transistor (FeFET) array is fabricated as a component of a neuromorphic convolutional neural network. Beyond the single transistor level, the long-term potentiation and depression of synaptic weights are achieved at the array level, and a successful program-inhibiting operation is demonstrated in the synaptic array, achieving a learning accuracy of 79.84% on the Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)-10 dataset. Furthermore, an efficient self-curing method is proposed to improve the endurance of the FeFET array by tenfold, utilizing the punch-through current inherent to the device. Low-frequency noise spectroscopy is employed to quantitatively evaluate the curing efficiency of the proposed self-curing method. The results of this study provide a method to fabricate and operate reliable synaptic FeFET arrays, thereby paving the way for further development of ferroelectric-based 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 ».