Recent Trends in Application of Memristor in Neuromorphic Computing: A Review

神经形态工程学 记忆电阻器 横杆开关 计算机科学 计算机体系结构 电阻随机存取存储器 人工神经网络 理想(伦理) 记忆晶体管 电子工程 人工智能 电气工程 工程类 电压 电信 哲学 认识论
作者
Saswat Panda,Chandra Sekhar Dash,Chinmayee Dora
出处
期刊:Current Nanoscience [Bentham Science]
卷期号:20 (4): 495-509 被引量:3
标识
DOI:10.2174/1573413719666230516151142
摘要

Abstract: Recently memristors have emerged as a form of nonvolatile memory that is based on the principle of ion transport in solid electrolytes under the impact of an external electric field. It is perceived as one of the key elements to building next-generation computing systems owing to its peculiar resistive switching characteristics. The switching mechanism in a memristor is mainly governed by filamentary conduction. Further, it can be employed as a memory as well as a logic element, which makes it an ideal candidate for building innovative computer architecture. Moreover, it is capable of mimicking the characteristics of biological synapses, which makes it an ideal candidate for developing a Neuromorphic system. In this review to begin with the switching mechanism of the memristor, primarily focusing on filamentary conduction, is discussed. Few SPICE models of memristor are reviewed, and their critical comparison is performed, which are widely used to build computing systems. An in-depth study on the various crossbar memory architecture augmented with memristors is reviewed. Finally, the application of memristors in neuromorphic computing and hardware implementation of Artificial Neural Networks (ANN) employing memristors is discussed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
慕青应助没有名称采纳,获得10
刚刚
HEIKU应助聪慧的机器猫采纳,获得10
刚刚
拼搏翠桃发布了新的文献求助10
1秒前
8个老登发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
hhy完成签到,获得积分10
2秒前
孙一雯发布了新的文献求助30
3秒前
3秒前
Xxxnnian完成签到,获得积分20
4秒前
fancy发布了新的文献求助10
4秒前
apple完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
oldlee发布了新的文献求助10
5秒前
斜杠武发布了新的文献求助10
5秒前
毕业就好发布了新的文献求助10
5秒前
wusanlinshi完成签到,获得积分20
6秒前
娜行发布了新的文献求助10
6秒前
大雄完成签到,获得积分10
6秒前
kai发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI5应助老西瓜采纳,获得10
7秒前
核弹完成签到 ,获得积分10
7秒前
kevin完成签到,获得积分10
8秒前
Chem is try发布了新的文献求助10
8秒前
皖医梁朝伟完成签到 ,获得积分10
8秒前
汉堡包应助野性的南蕾采纳,获得10
8秒前
8秒前
便宜小师傅完成签到 ,获得积分10
9秒前
霏冉完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
Grayball应助包容的剑采纳,获得10
10秒前
董小天天完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
华仔应助qym采纳,获得10
10秒前
琅琊为刃完成签到,获得积分10
11秒前
酷波er应助hhh采纳,获得10
11秒前
11秒前
小巧的香氛完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527304
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107454
关于积分的说明 9285518
捐赠科研通 2805269
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539827
邀请新用户注册赠送积分活动 716708
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709672