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稀疏二维突触和CMOS神经元混合神经形态硬件用于字符识别 被引量:3
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作者 薛思惟 王水源 +6 位作者 吴天祥 邸紫烨 许诺 孙一博 曾超凡 马顺利 周鹏 《Science Bulletin》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第20期2336-2343,M0005,共9页
神经形态计算能够有效处理数密集型任务.本文提出一种基于二维MoS2突触和CMOS神经元混合集成的神经形态硬件系统,可兼具二维突触器件的灵活可塑性与CMOS神经元的成熟度、可靠性.受益于混合集成,进一步提出特征提取和频率编码方式,降低... 神经形态计算能够有效处理数密集型任务.本文提出一种基于二维MoS2突触和CMOS神经元混合集成的神经形态硬件系统,可兼具二维突触器件的灵活可塑性与CMOS神经元的成熟度、可靠性.受益于混合集成,进一步提出特征提取和频率编码方式,降低了硬件所需的突触与神经元数量;基于板级全硬件实现高准确率(98.8%)和低功耗(11.4μW)的字符识别功能.本工作为构建高面积效率和能量效率的神经形态硬件系统提供了一个可行的方案. 展开更多
关键词 字符识别 频率编码 特征提取 硬件系统 神经元 能量效率 混合集成 突触
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