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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.5
- 수록면
- 477 - 481 (5page)
이용수
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Implementation of memristor-based multilayer neural networks and their hardware-based learning architecture is investigated in this paper. Two major functions of neural networks which should be embedded in synapses are programmable memory and analog multiplication. “Memristor”, which is a newly developed device, has two such major functions in it. In this paper, multilayer neural networks are implemented with memristors. A Random Weight Change algorithm is adopted and implemented in circuits for its learning. Its hardware-based learning on neural networks is two orders faster than its software counterpart.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 하드웨어적 학습을 위한 회로 설계
Ⅲ. Error값 누적 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
L. O. Chua / 1971 / Memristor-the missing circuit element / IEEE Trans. Circuit Theory 18(5):507~519
D. B. Strukov / 2008 / The missing memristor found / Nature 453(7191):80~83
H. Kim / 2012 / Memristor bridge synapses / Proc. of the IEEE 100(6):2061~2070
K. Hirotsu / 1993 / An analog neural network chip with random weight change learning algorithm / Proc. of 1993 International Joint Conference on Neural Networks 3:3031~3034
D. E. Rumelhart / 1986 / Learning representations by back-propagating errors / Nature 323(9):533~536
D. B. Strukov / 2008 / The missing memristor found / Nature 453(7191):80~83
H. Kim / 2012 / Memristor bridge synapses / Proc. of the IEEE 100(6):2061~2070
K. Hirotsu / 1993 / An analog neural network chip with random weight change learning algorithm / Proc. of 1993 International Joint Conference on Neural Networks 3:3031~3034
D. E. Rumelhart / 1986 / Learning representations by back-propagating errors / Nature 323(9):533~536
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