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Neurosynaptic-like behavior of Ce-doped BaTiO3 ferroelectric thin film diodes for visual recognition applications

神经形态工程学 铁电性 MNIST数据库 材料科学 人工神经网络 计算机科学 光电子学 二极管 电介质 卷积神经网络 神经科学 人工智能 心理学
作者
Fan Ye,Xin‐Gui Tang,Jiaying Chen,Wen-Min Zhong,Li Zhang,Yan-Ping Jiang,Qiu‐Xiang Liu
出处
期刊:Applied Physics Letters [American Institute of Physics]
卷期号:121 (17) 被引量:15
标识
DOI:10.1063/5.0120159
摘要

Brain-like neuromorphic computing networks based on the human brain information processing model are gradually breaking down the memory barriers caused by traditional computing frameworks. The brain-like neural system consists of electronic synapses and neurons. The multiple ferroelectric polarization switching modulated by the external electric field is well suited to simulate artificial neural synaptic weights. Therefore, ferroelectric diodes' (FDs) synapses have great advantages in building highly reliable and energy-efficient artificial neural networks. In this paper, we demonstrate the FDs synapse, which is based on rare-earth metal-doped BaTiO3 ferroelectric dielectric layer materials. This performs short-term and long-term synaptic plasticity behaviors by modulating synaptic weights using pulsed stimuli to polarize or flip ferroelectric films. In addition, convolutional neural networks were constructed on the MNIST dataset and the Fashion-MNIST dataset to check the feasibility of the device in simulating bio-visual recognition. The results expand the application of FDs' devices in the intersection of artificial intelligence and bioscience.

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