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摘要
忆阻器阵列能够有效地加速神经网络中的矩阵运算,但会受到老化的影响,导致忆阻器阵列计算精度不满足要求.为了继续使用忆阻器阵列,提出一种基于重编程忆阻单元数量约束的闭环重映射算法.首先根据忆阻器阵列的老化分布得出行偏差矩阵;然后以行偏差矩阵中的最小值为起始点开始映射,直至重映射关系形成闭环;通过在映射过程中设置行偏差约束,使得重映射后的行偏差总和尽可能小,达到提高计算精度的目的;通过对重编程单元数量进行约束,尽可能减少需要重新编程的忆阻单元数量,减轻重编程造成的忆阻器阵列老化.在Pytorch上采用MINST数据集进行仿真测试的实验结果表明,所提算法不仅能够有效地提高忆阻器阵列的计算精度,而且与国际上同类方法相比,在达到相同计算精度的前提下,最多可以减少75.43%的重编程单元数.
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