論文の概要: Memristors -- from In-memory computing, Deep Learning Acceleration, Spiking Neural Networks, to the Future of Neuromorphic and Bio-inspired Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14942v1
• Date: Thu, 30 Apr 2020 16:49:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 05:02:28.319837
• Title: Memristors -- from In-memory computing, Deep Learning Acceleration, Spiking Neural Networks, to the Future of Neuromorphic and Bio-inspired Computing
• Title（参考訳）: Memristors -- インメモリコンピューティング、ディープラーニング加速、スパイクニューラルネットワークから、ニューロモルフィックとバイオインスパイアされたコンピューティングの未来まで
• Authors: Adnan Mehonic, Abu Sebastian, Bipin Rajendran, Osvaldo Simeone, Eleni Vasilaki, Anthony J. Kenyon
• Abstract要約: 機械学習は、特にディープラーニングの形で、人工知能の最近の基本的な発展のほとんどを駆動している。 ディープラーニングは、オブジェクト/パターン認識、音声と自然言語処理、自動運転車、インテリジェントな自己診断ツール、自律ロボット、知識に富んだパーソナルアシスタント、監視といった分野に成功している。 本稿では、電力効率の高いインメモリコンピューティング、ディープラーニングアクセラレーター、スパイクニューラルネットワークの実装のための潜在的なソリューションとして、CMOSハードウェア技術、memristorsを超越した小説をレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.16076541420544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning, particularly in the form of deep learning, has driven most of the recent fundamental developments in artificial intelligence. Deep learning is based on computational models that are, to a certain extent, bio-inspired, as they rely on networks of connected simple computing units operating in parallel. Deep learning has been successfully applied in areas such as object/pattern recognition, speech and natural language processing, self-driving vehicles, intelligent self-diagnostics tools, autonomous robots, knowledgeable personal assistants, and monitoring. These successes have been mostly supported by three factors: availability of vast amounts of data, continuous growth in computing power, and algorithmic innovations. The approaching demise of Moore's law, and the consequent expected modest improvements in computing power that can be achieved by scaling, raise the question of whether the described progress will be slowed or halted due to hardware limitations. This paper reviews the case for a novel beyond CMOS hardware technology, memristors, as a potential solution for the implementation of power-efficient in-memory computing, deep learning accelerators, and spiking neural networks. Central themes are the reliance on non-von-Neumann computing architectures and the need for developing tailored learning and inference algorithms. To argue that lessons from biology can be useful in providing directions for further progress in artificial intelligence, we briefly discuss an example based reservoir computing. We conclude the review by speculating on the big picture view of future neuromorphic and brain-inspired computing systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、特にディープラーニングの形で、人工知能の最近の基本的な発展の多くを駆動している。 ディープラーニングは、ある種のバイオインスパイアされた計算モデルに基づいており、それらは並列に動作する接続された単純な計算ユニットのネットワークに依存している。 ディープラーニングは、オブジェクト/パターン認識、音声と自然言語処理、自動運転車、インテリジェントな自己診断ツール、自律ロボット、知識に富んだパーソナルアシスタント、監視といった分野に成功している。 これらの成功は、大量のデータの提供、コンピュータパワーの継続的な成長、アルゴリズムの革新の3つの要因によって支えられている。 ムーアの法則の終焉と、スケールによって達成できる計算能力の質素な改善が近づき、ハードウェアの制限により、記述された進歩が遅くなるか、または停止されるかという疑問が提起される。 本稿では、cmosハードウェア技術を超えたmemristorsの事例を、電力効率の高いインメモリコンピューティング、ディープラーニングアクセラレータ、スパイクニューラルネットワークの実装のための潜在的なソリューションとして検討する。 中心となるテーマは、非von-neumannコンピューティングアーキテクチャへの依存と、学習と推論アルゴリズムの開発の必要性である。 生物学の授業は、人工知能のさらなる進歩の道筋を提供するのに役立つと論じるために、簡単な例に基づく貯水池計算について論じる。 我々は、未来のニューロモルフィックおよび脳に触発されたコンピューティングシステムの全体像を考察して、レビューを締めくくる。

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