Design and Analysis of a Frequency-Driven LIF Model Neuron
Notice bibliographique
Résumé
Spiking Neural Networks (SNNs) hold significant potential for achieving low-power computational capabilities in artificial intelligence (AI) applications. In this brief a low-power frequency-driven mixed-mode complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) circuit based on the leaky integrate-and-fire (LIF) neuron model is proposed. The dynamic behavior of the proposed structure is modeled by the frequency adjustment and the proposed circuit can model dynamic behavior without the need for an external voltage source. Furthermore, the mixed-mode circuit is not sensitive to process, voltage, and temperature (PVT) variation effects. Tailored for large-scale SNN deployment and neuromorphic algorithm realization, the design draws inspiration from a monostable block to generate spikes in the neural model’s output. The proposed circuit consists of two main parts: the neuron circuit generating output spikes and a transmission circuit connecting neurons. Simulation results vividly showcase various spiking behaviors akin to those observed in biological neurons. Noteworthy is the careful crafting of the neuron model using a 45 nm CMOS process, resulting in a mere 2.4 nW power consumption with a 1.4 V headroom voltage for multi-spiking events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».