研究目的
研究将二维NAND闪存单元作为多层神经网络中高密度且可靠的突触器件使用。
研究成果
研究表明，NAND闪存单元可作为多层神经网络中高密度且可靠的突触器件有效使用。NAND闪存单元的单向电导响应特性尤其适用于该应用场景，其学习精度可与理想完美线性器件相媲美。NAND闪存的成熟工艺和单元密度优势，使其成为实现高密度多层神经网络的有力候选方案。
研究不足
该研究聚焦于将NAND闪存单元用作突触器件，并未探索其他类型的存储技术。实验设置仅限于在MNIST数据库上训练的3层感知器网络。
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微快门有机发光二极管的微腔特性分析
DOI：10.1016/j.tsf.2019.137643
期刊：Thin Solid Films
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
我们提出了一种以二维NAND闪存单元作为高密度可靠突触器件的多层神经网络设计方案。该操作方案消除了NAND闪存单元的浪费，并允许模拟输入值。采用自适应权重更新方法，在MNIST数据库集上训练了一个具有40,545个突触的三层感知机网络，用于基于硬件的多层神经网络。测量了NAND闪存单元的电导响应，结果表明单向电导响应适合将NAND闪存单元作为突触器件来实现多层神经网络。通过在线学习，与基于忆阻器的突触相比，无论采用何种权重更新方法，使用NAND突触器件都获得了更高的学习准确率。采用基于单向电导响应的自适应权重更新方法，我们使用NAND突触器件获得了94.19%的学习准确率。该准确率与基于理想完美线性器件的突触所获得的94.69%相当。因此，作为成熟技术且在单元密度方面具有巨大优势的NAND闪存，有望成为实现高密度多层神经网络的理想突触器件。
作者：
Sung-Tae Lee，Suhwan Lim，Nag Yong Choi，Jong-Ho Bae，Dongseok Kwon，Byung-Gook Park，Jong-Ho Lee
AI智能分析
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