論文の概要: Spintronics for image recognition : performance benchmarking via ultrafast data-driven simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05810v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 18:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 15:55:37.782840
• Title: Spintronics for image recognition : performance benchmarking via ultrafast data-driven simulations
• Title（参考訳）: 画像認識のためのスピントロニクス : 超高速データ駆動シミュレーションによる性能ベンチマーク
• Authors: Anatole Moureaux and Chlo\'e Chopin and Laurent Jacques and Flavio Abreu Araujo
• Abstract要約: 本稿では,スピントロニクスナノ構造に依存するハードウェアベースのエコー状態ネットワーク(ESN)を用いた画像分類の実証を行う。 我々は、STVO力学をシミュレートするために、データ駆動型Thiele方程式アプローチ(DD-TEA)と呼ばれる超高速なデータ駆動シミュレーションフレームワークを用いる。 EMNIST-letterとFashion MNISTデータセットを用いた分類課題の解決にこの手法をうまく適用することで、ソリューションの汎用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.240507616804774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a demonstration of image classification using a hardware-based echo-state network (ESN) that relies on spintronic nanostructures known as vortex-based spin-torque oscillators (STVOs). Our network is realized using a single STVO multiplexed in time. To circumvent the challenges associated with repeated experimental manipulation of such a nanostructured system, we employ an ultrafast data-driven simulation framework called the data-driven Thiele equation approach (DD-TEA) to simulate the STVO dynamics. We use this approach to efficiently develop, optimize and test an STVO-based ESN for image classification using the MNIST dataset. We showcase the versatility of our solution by successfully applying it to solve classification challenges with the EMNIST-letters and Fashion MNIST datasets. Through our simulations, we determine that within a large ESN the results obtained using the STVO dynamics as an activation function are comparable to the ones obtained with other conventional nonlinear activation functions like the reLU and the sigmoid. While achieving state-of-the-art accuracy levels on the MNIST dataset, our model's performance on EMNIST-letters and Fashion MNIST is lower due to the relative simplicity of the system architecture and the increased complexity of the tasks. We expect that the DD-TEA framework will enable the exploration of more specialized neural architectures, ultimately leading to improved classification accuracy. This approach also holds promise for investigating and developing dedicated learning rules to further enhance classification performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Vortex-based spin-torque oscillators (STVOs) として知られるスピントロニックナノ構造に依存したハードウェアベースエコー状態ネットワーク(ESN)を用いた画像分類の実証を行う。 我々のネットワークは1つのSTVO多重化で実現されている。 このようなナノ構造系の繰り返し実験操作に伴う問題を回避するために,データ駆動型ティーレ方程式法 (DD-TEA) と呼ばれる超高速なデータ駆動シミュレーションフレームワークを用いてSTVO力学をシミュレーションする。 この手法を用いて,MNISTデータセットを用いた画像分類のためのSTVOベースのESNを効率的に開発し,最適化し,テストする。 EMNIST-letterとFashion MNISTデータセットを用いた分類課題の解決にこの手法をうまく適用することで、ソリューションの汎用性を示す。 シミュレーションにより,大きなesn内でstvoダイナミクスを活性化関数として用いた結果が,reluやsgmoidのような従来の非線形活性化関数と同等であることが判明した。 MNISTデータセットで最先端の精度を実現する一方で、システムアーキテクチャの比較的単純さとタスクの複雑さの増加により、EMNISTレターとファッションMNISTの性能は低下する。 DD-TEAフレームワークにより、より専門的なニューラルアーキテクチャの探索が可能になり、最終的に分類精度が向上することを期待しています。 このアプローチはまた、分類性能をさらに向上させる専用の学習ルールの調査と開発を約束する。

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