Zobrazeno 1 - 10
of 119
pro vyhledávání: '"Sahay, Shubham"'
Autor:
Tyagi, Arjun, Sahay, Shubham
The unprecedented growth in the field of machine learning has led to the development of deep neuromorphic networks trained on labelled dataset with capability to mimic or even exceed human capabilities. However, for applications involving continuous
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.08242
Generative algorithms such as GANs are at the cusp of next revolution in the field of unsupervised learning and large-scale artificial data generation. However, the adversarial (competitive) co-training of the discriminative and generative networks i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.14484
The ever-increasing demand to extract temporal correlations across sequential data and perform context-based learning in this era of big data has led to the development of long short-term memory (LSTM) networks. Furthermore, there is an urgent need t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.04588
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
The first contribution of this paper is the development of extremely dense, energy-efficient mixed-signal vector-by-matrix-multiplication (VMM) circuits based on the existing 3D-NAND flash memory blocks, without any need for their modification. Such
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1908.02472
The emerging mobile devices in this era of internet-of-things (IoT) require a dedicated processor to enable computationally intensive applications such as neuromorphic computing and signal processing. Vector-by-matrix multiplication (VMM) is the most
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.09454
Autor:
Sahay, Shubham, Strukov, Dmitri
Publikováno v:
IEEE Electron Device Letters ( Volume: 40 , Issue: 4 , April 2019 )
We present a behavioral compact model of 3D NAND flash memory for integrated circuits and system-level applications. This model is easy to implement, computationally efficient, fast, accurate and effectively accounts for the different parasitic capac
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1812.00290
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.