变差

基于高性能神经形态计算的低变差阈值开关设备振荡神经元

摘要：高功率和低变异性人工神经元设备非常需要高性能神经形态综合。在本文中，基于低可变性Ag纳米（NDS）阈值开关（TS）设备的振荡神经元具有低操作电压，较大的ON/OFF/OFF比率和高均匀性。测量结果表明，该神经元的示范在低至1 V的施加电压下表现出自振荡行为。振荡频率随施加的电压脉冲振幅而增加，并且随着载荷电阻而降低。然后，当振荡神经元连接到用于神经形态计算的RRAM Crossbar AR-Ray的输出时，可以准确地评估电阻随机记忆（RRAM）突触权重。同时，模拟结果表明，由于AG NDS TS设备的高开/OFF比（> 10 8），我们的振荡神经元可以通过我们的振荡神经元来支持大的RRAM横杆阵列（> 128×128）。此外，AG NDS TS设备的高均匀性有助于提高输出频率的分布并抑制神经网络识别精度的降解（<1％）。因此，基于AG NDS设备的开发的振荡神经元显示出对未来神经形态计算应用的巨大潜力。