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김경민 (상명대학교) 송준혁 (상명대학교) 이종환 (상명대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
593 - 596 (4page)

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In this paper, a memristor noise model was implemented by using a PINN(Physics-Informed Neural Network). The memristor states are stochastically generated by random noise. This state equation for noise can be represented by a Fokker-Planck partial differential equation (FPE). PINN is a simple and fast methodology for solving FPEs that require physics-based solutions. The results show that memristor noise can be modeled with a PINN.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. PINN 기반 white noise 모델링
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
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