論文の概要: Associative Memories Using Complex-Valued Hopfield Networks Based on Spin-Torque Oscillator Arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03358v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 21:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 15:57:20.118148
• Title: Associative Memories Using Complex-Valued Hopfield Networks Based on Spin-Torque Oscillator Arrays
• Title（参考訳）: スピントルク振動子アレイに基づく複素値ホップフィールドネットワークを用いた連想記憶
• Authors: Nitin Prasad, Prashansa Mukim, Advait Madhavan, and Mark D. Stiles
• Abstract要約: メムリスタ拡張インバータのシーケンスは、調整可能な遅延要素を提供する。 擬似逆トレーニングは、少なくとも12枚の画像を192のセットに格納するのに十分である。 画像の復元に必要なエネルギーは、所望の誤差レベルに依存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.34920003667238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulations of complex-valued Hopfield networks based on spin-torque oscillators can recover phase-encoded images. Sequences of memristor-augmented inverters provide tunable delay elements that implement complex weights by phase shifting the oscillatory output of the oscillators. Pseudo-inverse training suffices to store at least 12 images in a set of 192 oscillators, representing 16$\times$12 pixel images. The energy required to recover an image depends on the desired error level. For the oscillators and circuitry considered here, 5 % root mean square deviations from the ideal image require approximately 5 $\mu$s and consume roughly 130 nJ. Simulations show that the network functions well when the resonant frequency of the oscillators can be tuned to have a fractional spread less than $10^{-3}$, depending on the strength of the feedback.
• Abstract（参考訳）: スピントーク振動子に基づく複素値ホップフィールドネットワークのシミュレーションは位相符号化画像の復元を可能にする。 振動子の振動出力を位相シフトさせることにより複雑な重みを具備する調整可能な遅延要素を提供する。 擬似逆トレーニングは、少なくとも12枚の画像を192個の発振器に格納するのに十分であり、16$\times$12ピクセルの画像を表す。 画像の復元に必要なエネルギーは、所望の誤差レベルに依存する。 ここで考慮された振動子や回路では、理想像からの5%の平均平方偏差はおよそ5$\mu$sを必要とし、約130nJを消費する。 シミュレーションにより、振動子の共振周波数がフィードバックの強さに応じて10^{-3}$未満に分散するように調整できる場合、ネットワークはよく機能することが示された。

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