WikiEdge:ArXiv-2408.17185v1/summary：修订间差异

2024年9月3日 (二) 07:51的版本

本文介绍了一种基于忆阻器的计算存储硬件加速器，用于片上学习和推理，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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+本文介绍了一种基于[[忆阻器]]的计算存储硬件加速器，用于[[片上学习]]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。
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+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。
-== 核心内容 ==
+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。
-本文提出了一种基于改进的量子行为粒子群优化（EBQPSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）混合算法的短期风速预测模型，用于智能电网中的电力整合。首先，使用连续变分模态分解（SVMD）对风速数据进行分解，然后对每个子信号使用LSSVM模型进行拟合，其中LSSVM的超参数通过EBQPSO进行优化。其次，使用长短期记忆网络（LSTM）对原始风速序列与SVMD模式聚合之间的差异进行建模。最后，通过聚合LSSVM和LSTM模型的预测值来计算整体预测结果。与现有的风速预测基准模型相比，所提出的模型在两个独立数据集上均显示出显著的性能提升，实现了均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）的显著降低。研究结果表明，该混合模型在风速预测方面具有较高的准确性和稳定性。
+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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