Spin-NeuroMem: Ein energieeffizientes neuromorphes Assoziativspeicher-Design auf Basis von Spintronic-Bauteilen
Spin-NeuroMem ist ein energieeffizientes neuromorphes Schaltungsdesign, das Spintronic-Bauteile wie magnetische Tunnelübergänge (MTJs) nutzt, um Gewichtsmatrizen für mehrere Assoziativspeicher zu speichern. Das Design zeichnet sich durch einen deutlich geringeren Stromverbrauch im Vergleich zu bestehenden Lösungen aus und ermöglicht eine skalierbare Realisierung von Assoziativspeichern.
Adaptive Kalibrierung: Ein einheitlicher Konvertierungsrahmen für Spiking Neural Networks
Durch die Einführung eines adaptiven Feuermodells (AdaFire), einer Methode zur Sensitivitätsspitzenkompressionstechnik (SSC) und einer eingabeabhängigen adaptiven Zeitschrittechnik (IAT) präsentiert dieser Beitrag einen einheitlichen Konvertierungsrahmen, der die Leistung und Effizienz von Spiking Neural Networks deutlich verbessert.
Effiziente Analyse und vollständige Memristor-basierte Reservoir-Computing für die Klassifizierung zeitlicher Daten
Memristor-basiertes Reservoir-Computing zeigt bemerkenswerte Effizienz bei der Verarbeitung komplexer zeitlicher Daten.
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