A MoS 2 Hafnium Oxide Based Ferroelectric Encoder for Temporal‐Efficient Spiking Neural Network

编码器 人工神经网络 铁电性 尖峰神经网络 神经形态工程学 计算机科学 材料科学 MNIST数据库 噪音(视频) 电子工程 人工智能 光电子学 工程类 操作系统 图像(数学) 电介质
作者
Yu‐Chieh Chien,Heng Xiang,Yufei Shi,Ngoc Thanh Duong,Sifan Li,Kah‐Wee Ang
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:35 (2) 被引量:13
标识
DOI:10.1002/adma.202204949
摘要

Spiking neural network (SNN), where the information is evaluated recurrently through spikes, has manifested significant promises to minimize the energy expenditure in data-intensive machine learning and artificial intelligence. Among these applications, the artificial neural encoders are essential to convert the external stimuli to a spiking format that can be subsequently fed to the neural network. Here, a molybdenum disulfide (MoS2 ) hafnium oxide-based ferroelectric encoder is demonstrated for temporal-efficient information processing in SNN. The fast domain switching attribute associated with the polycrystalline nature of hafnium oxide-based ferroelectric material is exploited for spike encoding, rendering it suitable for realizing biomimetic encoders. Accordingly, a high-performance ferroelectric encoder is achieved, featuring a superior switching efficiency, negligible charge trapping effect, and robust ferroelectric response, which successfully enable a broad dynamic range. Furthermore, an SNN is simulated to verify the precision of the encoded information, in which an average inference accuracy of 95.14% can be achieved, using the Modified National Insitute of Standards and Technology (MNIST) dataset for digit classification. Moreover, this ferroelectric encoder manifests prominent resilience against noise injection with an overall prediction accuracy of 94.73% under various Gaussian noise levels, showing practical promises to reduce the computational load for the neural network.
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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
渣兔完成签到,获得积分10
刚刚
4652376完成签到 ,获得积分10
5秒前
无情的幻嫣完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
李小小飞完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
hello完成签到,获得积分10
8秒前
我是老大应助无情的幻嫣采纳,获得10
8秒前
Roman完成签到,获得积分10
9秒前
slin_sjtu发布了新的文献求助10
11秒前
周周发布了新的文献求助20
11秒前
小党完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
昏睡的白桃完成签到,获得积分10
12秒前
小宇OvO发布了新的文献求助10
13秒前
jiaolulu发布了新的文献求助10
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
17秒前
真的不想干活了完成签到,获得积分10
17秒前
美丽的依琴完成签到,获得积分10
18秒前
Xin完成签到,获得积分10
24秒前
Aurora.H完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
duckspy发布了新的文献求助10
30秒前
30秒前
30秒前
xiaowan完成签到,获得积分10
31秒前
Terry完成签到,获得积分10
32秒前
张张张哈哈哈完成签到,获得积分10
32秒前
Research完成签到 ,获得积分10
32秒前
称心采枫完成签到 ,获得积分0
33秒前
33秒前
新新新新新发顶刊完成签到 ,获得积分10
34秒前
L3完成签到,获得积分10
35秒前
我是科研小能手完成签到,获得积分10
35秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038201
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575940
关于积分的说明 11373987
捐赠科研通 3305747
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819274
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022