【摘 要】
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神经网络技术在数据挖掘、图像分类、人脸识别等领域得到了广泛应用。往往神经网络技术需要消耗大量的运算资源,造成大量的能耗。为了保证神经网络算法在运算中的实时性和灵
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神经网络技术在数据挖掘、图像分类、人脸识别等领域得到了广泛应用。往往神经网络技术需要消耗大量的运算资源,造成大量的能耗。为了保证神经网络算法在运算中的实时性和灵活性,硬件上的实现需要同时具备高运算能力和低功耗的特性。而现在CMOS工艺面临着规模的限制和“内存墙”的瓶颈。RRAM crossbar是拥有着一堆“忆阻器”的运算设备,该设备能够被天然的用于解决神经网络运算中主要的矩阵乘法运算,相比于CMOS工艺,该设备有相当大的能效比,同等运算级别的RRAM crossbar拥有更小的芯片面积。但RRAM本身有工艺上的缺陷:阻值波动缺陷和固定阻值缺陷,这降低了在其上运行的神经网络算法的稳定性和准确率。本文将详细阐述RRAM crossbar的物理特性和神经网络算法的特性,结合神经网络自身的容错能力,提出一种新的训练方法,用以在软件上解决RRAM阻值波动缺陷和固定阻值缺陷的问题。
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