Demostración experimental y tolerancia de una red neuronal a gran escala (165,000 sinapsis), utilizando memoria de cambio de fase como elemento de peso sináptico

Puntos clave

• El objetivo es demostrar y evaluar experimentalmente una red neuronal a gran escala utilizando memoria de cambio de fase como componentes sinápticos.
• Se entrenó una red de perceptrón de 3 capas con 164,885 sinapsis en 5000 ejemplos de la base de datos MNIST.
• Se empleó una variante de retropropagación compatible con arreglos de cruce NVM+selector para el entrenamiento.
• Se realizó una tolerancia extensa centrada en la variabilidad de NVM y sus características de respuesta de conductancia.
• Se logró una precisión de entrenamiento de 82.2% y una precisión de generalización de 82.9%.
• Se abordaron con éxito problemas de variabilidad de NVM y rendimiento en la funcionalidad de la red neuronal.
• Se identificaron factores críticos como estocasticidad, linealidad y asimetría de la respuesta de conductancia que afectan la funcionalidad de la red neuronal.