論文の概要: Deep Learning in Memristive Nanowire Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02642v1
- Date: Tue, 3 Mar 2020 20:11:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 22:53:45.962351
- Title: Deep Learning in Memristive Nanowire Networks
- Title(参考訳): ナノワイヤネットワークにおける深層学習
- Authors: Jack D. Kendall, Ross D. Pantone, and Juan C. Nino
- Abstract要約: MN3(Memristive Nanowire Neural Network)と呼ばれる新しいハードウェアアーキテクチャは、非常に広くスパースなニューラルネットワーク層をシミュレートするための効率的なアーキテクチャとして最近紹介された。
我々は,MN3が合成,勾配伝搬,重み更新を行うことができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Analog crossbar architectures for accelerating neural network training and
inference have made tremendous progress over the past several years. These
architectures are ideal for dense layers with fewer than roughly a thousand
neurons. However, for large sparse layers, crossbar architectures are highly
inefficient. A new hardware architecture, dubbed the MN3 (Memristive Nanowire
Neural Network), was recently described as an efficient architecture for
simulating very wide, sparse neural network layers, on the order of millions of
neurons per layer. The MN3 utilizes a high-density memristive nanowire mesh to
efficiently connect large numbers of silicon neurons with modifiable weights.
Here, in order to explore the MN3's ability to function as a deep neural
network, we describe one algorithm for training deep MN3 models and benchmark
simulations of the architecture on two deep learning tasks. We utilize a simple
piecewise linear memristor model, since we seek to demonstrate that training
is, in principle, possible for randomized nanowire architectures. In future
work, we intend on utilizing more realistic memristor models, and we will adapt
the presented algorithm appropriately. We show that the MN3 is capable of
performing composition, gradient propagation, and weight updates, which
together allow it to function as a deep neural network. We show that a
simulated multilayer perceptron (MLP), built from MN3 networks, can obtain a
1.61% error rate on the popular MNIST dataset, comparable to equivalently sized
software-based network. This work represents, to the authors' knowledge, the
first randomized nanowire architecture capable of reproducing the
backpropagation algorithm.
- Abstract(参考訳): ニューラルネットワークのトレーニングと推論を加速するアナログクロスバーアーキテクチャは、ここ数年で大きな進歩を遂げている。
これらのアーキテクチャは、約1000ニューロン未満の密集層に理想的である。
しかし、大きなスパース層では、クロスバーアーキテクチャは非常に非効率である。
mn3(memristive nanowire neural network)と呼ばれる新しいハードウェアアーキテクチャは、最近、層当たり数百万のニューロンの順に、非常に広くスパースなニューラルネットワーク層をシミュレートする効率的なアーキテクチャとして記述された。
MN3は高密度の誘電性ナノワイヤメッシュを使用して、多数のシリコンニューロンを変更可能な重量で効率的に接続する。
本稿では,深層ニューラルネットワークとして機能するmn3の能力を検討するために,深層mn3モデルの学習アルゴリズムと2つの深層学習タスクにおけるアーキテクチャのベンチマークシミュレーションについて述べる。
我々は, ランダム化ナノワイヤアーキテクチャにおいて, トレーニングが可能であることを示すため, 単純な分割線形メムリスタモデルを利用する。
今後の研究では,より現実的なmemristorモデルを活用することを目指しており,提案アルゴリズムを適切に適用する。
mn3は構成,勾配伝播,重み更新を行うことができ,ディープニューラルネットワークとして機能する。
mn3ネットワークを用いたシミュレーション多層パーセプトロン (mlp) は, 一般的なmnistデータセット上で1.61%の誤差率が得られることを示した。
この研究は著者の知る限り、バックプロパゲーションアルゴリズムを再現できる最初のランダム化ナノワイヤアーキテクチャである。
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