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CMOS Analog Integrate-and-fire Neuron Circuit for Driving Memristor based on RRAM 원문보기

Journal of semiconductor technology and science, v.17 no.2, 2017년, pp.174 - 179  

Kwon, Min-Woo (Inter-university Semiconductor Research Center (ISRC) and Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  Baek, Myung-Hyun (Inter-university Semiconductor Research Center (ISRC) and Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  Park, Jungjin (Inter-university Semiconductor Research Center (ISRC) and Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  Kim, Hyungjin (Inter-university Semiconductor Research Center (ISRC) and Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  Hwang, Sungmin (Inter-university Semiconductor Research Center (ISRC) and Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  Park, Byung-Gook (Inter-university Semiconductor Research Center (ISRC) and Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We designed the CMOS analog integrate and fire (I&F) neuron circuit for driving memristor based on resistive-switching random access memory (RRAM). And we fabricated the RRAM device that have $HfO_2$ switching layer using atomic layer deposition (ALD). The RRAM device has gradual set and ...

주제어

#Integrate-and-fire neuron circuit   #synaptic transistor   #memristor   #RRAM   #spike-timing-dependent-plasticity  

AI 본문요약
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  • 5. The pulse transient characteristics of the Cu/ HfO2/TiN RRAM device (a) As the number of positive triangular pulse is increased, the current through the RRAM is increased, (b) As the number of negative triangular pulse is increased, the absolute value of the current is decreased.
  • So the pull up time of the INV4 has been longer as shown in Fig. 2. At this period, the P1 is turned on, and P1, P2 is turned off. So the feedback pulse does not flow to the C1 but applied to the synaptic device.
  • But, after the synaptic device learning, the neuron circuit needs just two input pulses for firing as shown in Fig. 7. The Vsyn pulses are integrated in capacitor of the post-synaptic neuron. And as the Vcap exceed the threshold voltage of the neuron circuit, the Vpost pulses are generated.
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참고문헌 (8)

  1. Rojas, Raul, Neural networks: a systematic introduction. Springer Science & Business Media, 2013. 

  2. Basheer, I. A., and M. Hajmeer, "Artificial neural networks: fundamentals, computing, design, and application." Journal of microbiological methods 43.1 (2000): 3-31. 

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  3. M.W Gardner, and S. R. Dorling, "Artificial neural networks (the multilayer perceptron)-a review of applications in the atmospheric sciences." Atmospheric environment 32.14 2627-2636, 1998. 

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  4. G. Zhang, B. Eddy Patuwo, and Michael Y. Hu, "Forecasting with artificial neural networks:: The state of the art." International journal of forecasting 14.1 35-62, 1998. 

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  5. S. Park et al., "Nanoscale RRAM-based synaptic electronics: toward a neuromorphic computing device," nanotechnology, vol. 24, pp. 6, 2013. 

  6. S H. Jo et al., "Nanoscale Memristor Device as Synapse in Neuromorphic Systems" Nano Letter, vol. 10, pp. 1297, 2010. 

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  7. S. Yu, et al., "A low energy oxide-based electronic synaptic device for neuromorphic visual systems with tolerance to device variation." Advanced Materials 25.12 1774-1779, 2013. 

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  8. S. Ambrogio, et al., "Spike-timing dependent plasticity in a transistor-selected resistive switching memory." Nanotechnology 24.38, 384012, 2013. 

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