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Min-Woo Kwon (Seoul National University) Myung-Hyun Baek (Seoul National University) Jungjin Park (Seoul National University) Hyungjin Kim (Seoul National University) Sungmin Hwang (Seoul National University) Byung-Gook Park (Seoul National University)
저널정보
대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.17 No.2
발행연도
2017.4
수록면
174 - 179 (6page)

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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<SUB>2</SUB> switching layer using atomic layer deposition (ALD). The RRAM device has gradual set and reset characteristics. By spice modeling of the synaptic device, we performed circuit simulation of synaptic device and CMOS neuron circuit. The neuron circuit consists of a current mirror for spatial integration, a capacitor for temporal integration, two inverters for pulse generation, a refractory part, and finally a feedback part for learning of the RRAM. We emulated the spike-timing-dependent-plasticity (STDP) characteristic that is performed automatically by presynaptic pulse and feedback signal of the neuron circuit. By STDP characteristics, the synaptic weight, conductance of the RRAM, is changed without additional control circuit.
#Integrate-and-fire neuron circuit #synaptic transistor #memristor #RRAM #spike-timing-dependent-plasticity

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. ANALOG CMOS I&F NEURON CIRCUIT
III. MEASUREMENT RESULT OF SYNAPTIC DEVICE BASED ON RRAM
IV. SIMULATION RESULTS
V. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Rojas, Raul, Neural networks: a systematic introduction. Springer Science & Business Media, 2013. google schola Basheer, I. A., and M. Hajmeer, “Artificial neural networks: fundamentals, computing, design, and application.” Journal of microbiological methods 43.1 (2000): 3-31. 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. 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. S. Park et al., “Nanoscale RRAM-based synaptic electronics: toward a neuromorphic computing device,” nanotechnology, vol. 24, pp. 6, 2013.

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