An energy efficient reservoir computing system based on HZO memcapacitive devices

神经形态工程学 油藏计算 计算机科学 循环神经网络 能量(信号处理) 任务(项目管理) 人工神经网络 记忆电阻器 信号(编程语言) 信号处理 能源消耗 人工智能 电子工程 数字信号处理 计算机硬件 电气工程 工程类 物理 系统工程 量子力学 程序设计语言
作者
Pan Zhang,Xinrui Ma,Yulong Dong,Zhixin Wu,Danyang Chen,Tianning Cui,Jingquan Liu,Gang Liu,Xiuyan Li
出处
期刊:Applied Physics Letters [American Institute of Physics]
卷期号:123 (12) 被引量:11
标识
DOI:10.1063/5.0164762
摘要

Memcapacitor devices based on ferroelectric material have attracted attention recently in application of neuromorphic computing due to lower static power relative to memristors. They have been used for establishing fully connected neural networks but not yet for recurrent neural networks (RNNs), which owns the advantage in temporal signal processing. As an improved network architecture for RNNs, reservoir computing (RC) is easier to train and energy efficient. In this work, an HZO-based ferroelectric memcapacitor is used as the reservoir layer to recognize handwritten digits. A recognition accuracy of 90.3% is achieved. Meanwhile, a task of predicting Mackey–Glass time series is built to demonstrate the advantage of reservoir networks in processing time-series signals. A normalized root mean square error of 0.13 was obtained, indicating that this system can predict the Mackey–Glass chaotic system well. In addition, the energy consumption in the input signal and recognition task is significantly lowered compared with a memristor-based network. Our work provides an energy efficient way to build up the RC 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
1秒前
2秒前
2秒前
伯赏觅翠完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
wzc完成签到,获得积分10
2秒前
双楠应助朱马大采纳,获得10
3秒前
3秒前
hyf发布了新的文献求助10
4秒前
幸福大白发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
zyw发布了新的文献求助10
5秒前
五六七发布了新的文献求助10
7秒前
闾丘剑封发布了新的文献求助10
7秒前
可爱的函函应助小晓采纳,获得10
10秒前
Owen应助SciEngineerX采纳,获得10
10秒前
幸福大白发布了新的文献求助30
11秒前
内向寒云完成签到,获得积分10
13秒前
CipherSage应助DC采纳,获得10
13秒前
淡然的花卷完成签到,获得积分10
14秒前
16秒前
无语的不言完成签到,获得积分20
17秒前
17秒前
慕青应助lzx采纳,获得10
18秒前
18秒前
18秒前
Orange应助欧耶采纳,获得10
19秒前
19秒前
19秒前
yyyyyyy完成签到,获得积分10
21秒前
SciEngineerX发布了新的文献求助10
22秒前
木木完成签到,获得积分10
22秒前
啧啧啧发布了新的文献求助10
23秒前
研友_VZG7GZ应助33采纳,获得30
23秒前
yyyyyyy发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
禹代秋发布了新的文献求助10
25秒前
杰2580发布了新的文献求助10
26秒前
27秒前
27秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
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 3989450
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531621
关于积分的说明 11254315
捐赠科研通 3270207
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804928
邀请新用户注册赠送积分活动 882105
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809176