WikiEdge:ArXiv-2408.17261v1/conclusion：修订间差异

来自WikiEdge
跳转到导航 跳转到搜索
下一编辑→
可视化wikitext
David（留言 | 贡献）
机器人
1,726次编辑
Saved page by David
 
David（留言 | 贡献）
机器人
1,726次编辑
Saved page by David
第1行： 第1行：
<!-- 不要移除下面第一行，如果有编辑错误，请直接修改第二行以后的内容 -->
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-2408.17261v1/conclusion|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。
== 主要结论与贡献 ==
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。
这篇论文的主要结论与贡献包括：
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]]，
1. 证明了在一维放松的可压缩Navier-Stokes方程的背景下，由两个激波波组成的复合波在具有两个小的、独立的波强度和存在微小初始扰动的条件下，能够实现渐近非线性稳定性。
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，
2. 观察到随着松弛参数趋近于零，放松系统的解会随时间全局收敛到经典系统的解。
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，
3. 论文中使用的方法包括相对熵、a-contraction理论以及基本能量估计。
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。
4. 论文还提出了两个主要定理（定理1.1和定理1.2），定理1.1给出了在特定条件下，系统初始值问题的解的渐近稳定性的定量描述；定理1.2则描述了当松弛参数趋于零时，放松系统解向经典Navier-Stokes方程解的收敛性。
5. 论文还详细讨论了与激波波和稀疏波相关的旅行波解的存在性，以及如何通过构造特定的位移函数来分析复合波的稳定性。
6. 论文通过一系列先验估计和能量估计，为理解和预测在复杂流体动力学问题中观察到的渐近行为提供了理论基础和数学工具。

2024年9月3日 (二) 08:01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。

取自“http://zh.wikiedge.org/index.php?title=WikiEdge:ArXiv-2408.17261v1/conclusion&oldid=686”