論文の概要: Implementation of fast ICA using memristor crossbar arrays for blind image source separations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04317v1
• Date: Sun, 7 Aug 2022 04:41:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 13:07:32.749330
• Title: Implementation of fast ICA using memristor crossbar arrays for blind image source separations
• Title（参考訳）: memristorクロスバーアレイを用いたブラインド音源分離のための高速icaの実装
• Authors: Pavan Kumar Reddy Boppidi, Victor Jeffry Louis, Arvind Subramaniam, Rajesh K. Tripathy, Souri Banerjee, Souvik Kundu
• Abstract要約: 本研究では,ACY ICAとFast ICAの両実装のための新しいメムリスタクロスバーアレイを提案する。 実験結果から,提案手法は画像ソースの分離に極めて有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.400874907692999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Independent component analysis is an unsupervised learning approach for computing the independent components (ICs) from the multivariate signals or data matrix. The ICs are evaluated based on the multiplication of the weight matrix with the multivariate data matrix. This study proposes a novel memristor crossbar array for the implementation of both ACY ICA and Fast ICA for blind source separation. The data input was applied in the form of pulse width modulated voltages to the crossbar array and the weight of the implemented neural network is stored in the memristor. The output charges from the memristor columns are used to calculate the weight update, which is executed through the voltages kept higher than the memristor Set/Reset voltages. In order to demonstrate its potential application, the proposed memristor crossbar arrays based fast ICA architecture is employed for image source separation problem. The experimental results demonstrate that the proposed approach is very effective to separate image sources, and also the contrast of the images are improved with an improvement factor in terms of percentage of structural similarity as 67.27% when compared with the software-based implementation of conventional ACY ICA and Fast ICA algorithms.
• Abstract（参考訳）: 独立成分分析は、多変量信号やデータ行列から独立成分(IC)を計算するための教師なし学習手法である。 重み行列と多変量データ行列との乗算に基づいてICを評価する。 本研究では, acy ica と fast ica の両方の実装のための新しい memristor クロスバーアレイを提案する。 データ入力は、クロスバーアレイにパルス幅変調電圧の形で適用され、実装されたニューラルネットワークの重みがメモリに格納される。 memristor列からの出力電荷は、memristorのセット/リセット電圧よりも高い電圧で実行される重み更新を計算するために使用される。 その可能性を示すために,提案したmemristor crossbar arrays based fast ICA architectureを画像ソース分離問題に適用した。 実験の結果,提案手法は画像ソースの分離に非常に有効であること,また,従来の acy ica アルゴリズムと高速 ica アルゴリズムのソフトウェアベース実装と比較して,構造的類似度67.27%の比率で画像のコントラストが向上することを示した。

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