微快门有机发光二极管的微腔特性分析

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。