Zobrazeno 1 - 10
of 643
pro vyhledávání: '"Y. Kohda"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
I. Ok, Samuel S. Choi, Riduan Khaddam-Aljameh, Scott C. Lewis, Charles Mackin, Wilfried Haensch, Kevin W. Brew, Victor Chan, F. Lie, Alexander Friz, Stefano Ambrogio, Marc A. Bergendahl, James J. Demarest, Geoffrey W. Burr, Akiyo Nomura, Atsuya Okazaki, Katie Spoon, Takeo Yasuda, Masatoshi Ishii, Nicole Saulnier, Ishtiaq Ahsan, Pritish Narayanan, Hsinyu Tsai, Vijay Narayanan, Hiroyuki Mori, Y. Kohda, Kohji Hosokawa
Publikováno v:
IEEE Transactions on Electron Devices. 68:6629-6636
Hardware acceleration of deep learning using analog non-volatile memory (NVM) requires large arrays with high device yield, high accuracy Multiply-ACcumulate (MAC) operations, and routing frameworks for implementing arbitrary deep neural network (DNN
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::a8d47a1ee53bb906bdde9b10caecdc5a
https://doi.org/10.1109/ted.2021.3115993
https://doi.org/10.1109/ted.2021.3115993
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.
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.
Autor:
Paul M. Solomon, Effendi Leobandung, Li Yulong, Y. Kohda, Kohji Hosokawa, Tayfun Gokmen, Riduan Khaddam-Aljameh, Christian W. Baks, Wilfried Haensch, S. Rajalingam, Seong-Dong Kim, Zhibin Ren
Publikováno v:
2020 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM).
Analog In-Memory Computing using Resistive Processing Unit (RPU) has been proposed for Neural Network (NN) training. However, hardware demonstration has been limited to using some digital emulation to assist the analog chip function. Using capacitor
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::f9084b4669d2d610e668b5572febe4d4
https://doi.org/10.1109/iedm13553.2020.9371973
https://doi.org/10.1109/iedm13553.2020.9371973
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.