WikiEdge:ArXiv-2408.17007v1/methods：修订间差异

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本文介绍了一种基于[[忆阻器]]的计算存储硬件加速器，用于片上训练和推理，重点关注其在设备变化、导电误差和输入噪声下的准确性和效率。
<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2408.17007v1/methods|action=edit}} 编辑]</div>
利用商业可用的基于[[银]]的金属自定向通道（M-SDC）忆阻器的真实SPICE模型，研究将固有的设备非理想性纳入电路仿真中。
== 工作方法 ==
硬件由30个忆阻器和4个[[神经元]]组成，利用[[钨]]、[[铬]]和[[碳]]介质的三种不同的M-SDC结构执行二进制[[图像分类]]任务。
David：我在脑海中展开分析，并在以下文字，完整、准确地且无任何前置或者后置的附加语句，给出工作方法作为最终答案……
片上训练算法精确调整忆阻器导电性以实现目标权重。结果表明，训练期间加入适度噪声（<15%）可以增强对设备变化和噪声输入数据的[[鲁棒性]]，
这篇论文的主要工作方法是通过构造辅助函数和利用椭圆正则性理论来证明Lane-Emden系统在半空间中无正古典解的非存在性。具体方法包括：
即使在导电变化和输入噪声下也能实现高达97%的[[准确率]]。网络可以在不显著损失准确率的情况下容忍10%的导电误差。值得注意的是，
1. 利用移动平面法（moving planes arguments）证明命题1.2，即正古典解在有限条带上的$uxn, vxn > 0$。
在训练期间省略初始忆阻器重置脉冲可以显著减少训练时间和能量消耗。使用基于铬的忆阻器设计的硬件表现出优越的性能，
2. 构造辅助函数$\eta_1, \eta_2$并证明它们满足特定的椭圆系统，通过精细的估计来控制这些函数在无穷远处的行为。
实现了2.4秒的训练时间和18.9毫焦耳的能量消耗。这项研究为开发用于[[边缘应用]]的[[片上学习]]的鲁棒和能效高的基于忆阻器的[[神经网络]]提供了见解。
3. 利用比较原理、非线性最大值原理和边界Harnack不等式来证明命题1.3和1.4，即在有限条带上$\nabla u_{xn}/u_{xn}$和$\nabla v_{xn}/v_{xn}$是有界的，以及$u_{xnxn}, v_{xnxn} \geq 0$。
4. 通过证明一个非线性最大值原理的变体来证明命题1.5，即如果非负古典解满足$uxn, vxn, u_{xnxn}, v_{xnxn} \geq 0$，则$u = v \equiv 0$。
5. 将以上命题结合起来，完成定理1.1的证明，即Lane-Emden系统在半空间中无正古典解。

2024年9月3日 (二) 07:07的最新版本

本文介绍了一种基于忆阻器的计算存储硬件加速器，用于片上训练和推理，重点关注其在设备变化、导电误差和输入噪声下的准确性和效率。 利用商业可用的基于银的金属自定向通道（M-SDC）忆阻器的真实SPICE模型，研究将固有的设备非理想性纳入电路仿真中。 硬件由30个忆阻器和4个神经元组成，利用钨、铬和碳介质的三种不同的M-SDC结构执行二进制图像分类任务。 片上训练算法精确调整忆阻器导电性以实现目标权重。结果表明，训练期间加入适度噪声（<15%）可以增强对设备变化和噪声输入数据的鲁棒性， 即使在导电变化和输入噪声下也能实现高达97%的准确率。网络可以在不显著损失准确率的情况下容忍10%的导电误差。值得注意的是， 在训练期间省略初始忆阻器重置脉冲可以显著减少训练时间和能量消耗。使用基于铬的忆阻器设计的硬件表现出优越的性能， 实现了2.4秒的训练时间和18.9毫焦耳的能量消耗。这项研究为开发用于边缘应用的片上学习的鲁棒和能效高的基于忆阻器的神经网络提供了见解。

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