用于 LSTM 架构的 CMOS-忆阻器电路设计
新兴技术
2018-06-08 v1
摘要
长短期记忆（LSTM）架构是构建循环神经网络（RNN）的一种著名方法，适用于自然语言处理中的数据序列处理。由于高度的并行性和复杂性，LSTM 的近传感器硬件实现面临挑战。我们提出了一种用于近传感器处理的 0.18 m CMOS 与 GST 忆阻器 LSTM 硬件架构。所提出的系统在基于 Keras 模型的预测问题中得到了验证。
引用
@article{arxiv.1806.02366,
title = {Design of CMOS-memristor Circuits for LSTM architecture},
author = {Kamilya Smagulova and Kazybek Adam and Olga Krestinskaya and Alex Pappachen James},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.02366},
year = {2018}
}