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Memristive Architectures Exploiting Self-Compliance Multilevel Implementation on 1 kb Crossbar Arrays for Online and Offline Learning Neuromorphic Applications

横杆开关 MNIST数据库 神经形态工程学 计算机科学 人工神经网络 记忆电阻器 超调(微波通信) 电阻随机存取存储器 尖峰神经网络 电子工程 材料科学 人工智能 电压 工程类 电气工程 电信
作者
Sungjoon Kim,Hyeonseung Ji,Kyungchul Park,Hyojin So,Hyungjin Kim,Sungjun Kim,Woo Young Choi
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
卷期号:18 (36): 25128-25143 被引量:5
标识
DOI:10.1021/acsnano.4c06942
摘要

This paper suggests the practical implications of utilizing a high-density crossbar array with self-compliance (SC) at the conductive filament (CF) formation stage. By limiting the excessive growth of CF, SC functions enable the operation of a crossbar array without access transistors. An AlOx/TiOy, internal overshoot limitation structure, allows the SC to have resistive random-access memory. In addition, an overshoot-limited memristor crossbar array makes it possible to implement vector-matrix multiplication (VMM) capability in neuromorphic systems. Furthermore, AlOx/TiOy structure optimization was conducted to reduce overshoot and operation current, verifying uniform bipolar resistive switching behavior and analog switching properties. Additionally, extensive electric pulse stimuli are confirmed, evaluating long-term potentiation (LTP), long-term depression (LTD), and other forms of synaptic plasticity. We found that LTP and LTD characteristics for training an online learning neural network enable MNIST classification accuracies of 92.36%. The SC mode quantized multilevel in offline learning neural networks achieved 95.87%. Finally, the 32 × 32 crossbar array demonstrated spiking neural network-based VMM operations to classify the MNIST image. Consequently, weight programming errors make only a 1.2% point of accuracy drop to software-based neural networks.
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