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초록 메모리스트 시스템은 에너지 효율적인 뉴로모픽 회로를 위해 활발히 탐색되고 있는 생체 모방 기능을 제공합니다. 궁극적인 기하학적 스케일링 한계를 제공하는 것 외에도, 2D 반도체는 최근 하이브리드 메모리스트 및 트랜지스터 장치인 메모트랜지스터의 실현을 포함하여 독특한 게이트 조정 응답을 가능하게 합니다. 특히, 단일층 MoS2 메모트랜지스터는 각 상태의 저항이 게이트 단자에 의해 조정되는 비휘발성 메모리스트 스위칭을 나타냅니다. 여기에서는 두 번째 게이트 단자의 도입을 통해 메모트랜지스터 뉴로모픽 반응에 대한 추가 제어를 얻습니다. 결과적으로 듀얼 게이티드 메모트랜지스터는 읽기 및 쓰기 과정 중 게이트 편향에 의해 장기 강화 및 억제 신경접합 행동이 결정되는 비헤비안 훈련을 위한 학습 속도 조정을 허용합니다. 또한, 듀얼 게이트에서 제공하는 정전기적 제어는 전통적인 메모리스트 크로스바 배열의 스니크 전류 문제에 대한 간결한 해결책을 제공합니다. 이러한 방식으로 듀얼 게이팅은 고도로 스케일된 크로스바 회로에서 메모트랜지스터 기능의 완전한 활용과 통합을 촉진합니다. 더욱이, 장기 강화의 조정 가능성은 시뮬레이션된 인공 신경망에서 손으로 쓴 숫자의 94% 인식률을 달성하기 위해 사용되는 가중치 업데이트 규칙의 선형성과 대칭성을 개선합니다.
이 질문은 Lee et al. (Sun,)이 연구했습니다.