典型文献
基于忆阻器边缘计算的图像分类电路设计
文献摘要：
针对边缘智能设备低功耗、轻算力的要求,采用新型存算一体器件—–忆阻器作为基础电路元件,设计低功耗图像识别电路.该电路采用多个忆阻卷积层和忆阻全连接网络串联的方式,获得较高的识别精度.为了减小忆阻卷积层计算所需的忆阻交叉阵列的行尺寸与列尺寸的不平衡,同时降低输入电压方向电路的功耗,将输入电压反相器置于忆阻交叉阵列之后.所设计电路可以将完成忆阻卷积网络运算所需的忆阻交叉阵列的行大小从2M+1减少至M+1,同时将单个卷积核计算所需的反相器的数量降至1,大幅度降低忆阻卷积网络的体积和功耗.利用数学近似,将BN层和dropout层计算合并到CNN层中,减小网络层数同时降低电路的功耗.通过在CIFAR-10数据集上的实验表明,所设计电路可以有效地对图像进行分类,同时具备推理速度快(136 ns)和功耗低的优点(单个神经元功耗小于3.5 uW).
文献关键词：
边缘计算;忆阻器;卷积;反相器;数据集;神经元
中图分类号：
作者姓名：
罗佳;冉欢欢;何凯霖;丁晓峰
作者机构：
四川大学锦江学院,四川眉山620860;西华师范大学电子信息工程学院,四川南充637002
文献出处：
引用格式：
[1]罗佳;冉欢欢;何凯霖;丁晓峰-.基于忆阻器边缘计算的图像分类电路设计)[J].控制与决策,2022(09):2353-2359
A类：
M+1
B类：
忆阻器,边缘计算,图像分类,电路设计,边缘智能,智能设备,低功耗,算力,存算一体,图像识别,卷积层,全连接网络,识别精度,计算所,输入电压,压反,反相器,设计电路,卷积网络,2M+1,卷积核,核计,大幅度降低,BN,dropout,并到,网络层,层数,CIFAR,推理速度,ns,uW
AB值：
0.336224
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