![]() |
|||||||||||||||
![]() |
Cerca | Lliura | Ajuda | Servei de Biblioteques | Sobre el DDD | Català English Español |
Pàgina inicial > Articles > Articles publicats > Self-organizing neural networks based on OxRAM devices under a fully unsupervised training scheme |
Data: | 2019 |
Resum: | A fully-unsupervised learning algorithm for reaching self-organization in neuromorphic architectures is provided in this work. We experimentally demonstrate spike-timing dependent plasticity (STDP) in Oxide-based Resistive Random Access Memory (OxRAM) devices, and propose a set of waveforms in order to induce symmetric conductivity changes. An empirical model is used to describe the observed plasticity. A neuromorphic system based on the tested devices is simulated, where the developed learning algorithm is tested, involving STDP as the local learning rule. The design of the system and learning scheme permits to concatenate multiple neuromorphic layers, where autonomous hierarchical computing can be performed. |
Ajuts: | Ministerio de Economía y Competitividad TEC2017-84321-C4-1-R Ministerio de Economía y Competitividad TEC2016-75151-C3-1-R Ministerio de Ciencia e Innovación PCI2018-093107 European Commission 783176 |
Drets: | Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original. |
Llengua: | Anglès |
Document: | Article ; recerca ; Versió publicada |
Publicat a: | Materials, Vol. 12, Issue 21 (November 2019) , art. 3482, ISSN 1996-1944 |
18 p, 5.3 MB |