KCI등재
SCIE
SCOPUS
Memristor Binarized Neural Networks
저자
Khoa Van Pham (Kookmin University) ; Tien Van Nguyen (Kookmin University) ; Son Bao Tran (Kookmin University) ; HyunKyung Nam (Kookmin University) ; Mi Jung Lee (Kookmin University) ; Byung Joon Choi (Seoul National University of Science and Technology) ; Son Ngoc Truong (Kookmin University) ; Kyeong-Sik Min (Kookmin University) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
Journal of semiconductor technology and science(JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
568-577(10쪽)
KCI 피인용횟수
5
제공처
소장기관
Binarized Neural Networks (BNNs) use only binary synapses of +1 and -1, not allowing any intermediate weights between -1 and +1. Though the recognition rate of BNNs is lower than the conventional Deep Neural Networks (DNNs), BNNs have attracted many interests nowadays, because BNNs do not need the complicated multiplication such as DNNs. Binary memristor crossbars can be very suitable to realize BNN hardware. This is because, in memristor BNNs, simple binary operation can be performed in bitwise manner for all the columns in memristor crossbars, simultaneously. In this paper, single-column and double-column memristor BNNs are presented, respectively. In addition, ReLU and sigmoid activation function circuits are also proposed with CMOS circuits. The designed Memristor-CMOS hybrid circuits of BNNs have been tested for MNIST vectors. The memristor BNNs could recognize almost 90% MNIST digits when the memristance variation is as large as 25%. For variation tolerance, the memristor BNNs are compared with the multi-valued memristor neural networks such as 4-bit, 6-bit, etc, in this paper. As a result, it has been confirmed the memristor BNNs become more variation-tolerant than the multi-valued memristor NNs when the variation becomes larger than 22%. Comparing the single-column and doublecolumn BNNs in this paper indicates that the singlecolumn BNN can save power consumption and array area almost by half than the double-column. This is because the single-column has just half memristors than the double-column. And, we measured the single-column and double-column BNNs using the fabricated memristor array. In this measurement, both the double-column and single-column BNNs were observed to work well.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2014-01-21 | 학회명변경 | 영문명 : The Institute Of Electronics Engineers Of Korea -> The Institute of Electronics and Information Engineers | KCI등재 |
2010-11-25 | 학술지명변경 | 한글명 : JOURNAL OF SEMICONDUTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE -> JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.42 | 0.13 | 0.35 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.3 | 0.29 | 0.308 | 0.03 |
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