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A simple memristor model is proposed for the neuromorphic system in the Simulation Program for Integrated Circuits Emphasis (SPICE). The memristive I-V characteristics with different voltage and frequencies were analyzed. And with the model, we configured a learning and inference system with 4 by 4 memristor array to show the practical use of the model. We examined the applicability by configuring the simplest neuromorphic circuit. The total simulation time for the proposed model was 18% lesser than that for the onememristor model. When compared with more memristor models in a circuit, the time became even shorter.
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M. Prezioso / 2015 / Training and operation of an integrated neuromorphic network based on metaloxide memristors / Nature 521:61~64
G. Kim / 2020 / Areaand energy-efficient STDP learning algorithm for spiking neural network SoC / IEEE Access 8:216922~216932
G. K. Chen / 2019 / A 4096-Neuron 1M-Synapse 3. 8-pJ/SOP spiking neural network with on-chip STDP learning and sparse weights in 10-nm FinFET CMOS / IEEE J. Solid-State Circuits. 54(4):992~1002
Y. S. Yang / 2020 / Recent trend of neuromorphic computing hardware: Intel's neuromorphic system perspective / 2020 Int. SoC Des. Conf. (ISOCC) :218~219
M. Chu / 2015 / Neuromorphic hardware system for visual pattern recognition with memristor array and CMOS neuron / IEEE Trans. Ind. Electron. 62(4):2410~2419
G. Kim / 2020 / Areaand energy-efficient STDP learning algorithm for spiking neural network SoC / IEEE Access 8:216922~216932
G. K. Chen / 2019 / A 4096-Neuron 1M-Synapse 3. 8-pJ/SOP spiking neural network with on-chip STDP learning and sparse weights in 10-nm FinFET CMOS / IEEE J. Solid-State Circuits. 54(4):992~1002
Y. S. Yang / 2020 / Recent trend of neuromorphic computing hardware: Intel's neuromorphic system perspective / 2020 Int. SoC Des. Conf. (ISOCC) :218~219
M. Chu / 2015 / Neuromorphic hardware system for visual pattern recognition with memristor array and CMOS neuron / IEEE Trans. Ind. Electron. 62(4):2410~2419
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