随机磁隧道结中由热动力学介导的本征脉冲时序依赖可塑性
新兴技术
2021-08-31 v1 神经与进化计算
摘要
对高效认知计算的追求引发了针对神经形态计算领域的广泛研究兴趣。神经形态计算旨在利用固态器件与电路模拟生物神经元与突触的行为。在各种方法中，新兴非易失性存储技术因模拟神经突触行为而备受关注。这些器件允许将生物神经元与突触的丰富动力学映射至其本征器件物理中。在本通讯中，我们聚焦于生物突触的脉冲时序依赖可塑性 (STDP) 行为，并提出一种在磁隧道结 (MTJ) 器件中实现 STDP 行为的方法。具体而言，我们利用随时间变化的热动力学以及 MTJ 对瞬时温度的响应来模拟 STDP 行为。我们基于磁化动力学的宏自旋模型的仿真表明，通过对 MTJ 器件施加简单电压波形作为前神经元与后神经元的脉冲响应，可在随机磁隧道结中模拟 STDP。
引用
@article{arxiv.2108.12684,
title = {Intrinsic Spike Timing Dependent Plasticity in Stochastic Magnetic Tunnel Junctions Mediated by Heat Dynamics},
author = {Humberto Inzunza Velarde and Jheel Nagaria and Zihan Yin and Ajey Jacob and Akhilesh Jaiswal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.12684},
year = {2021}
}