Design of neuromorphic logic networks and fault-tolerant computing
Design of neuromorphic logic networks and fault-tolerant computing
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神经形态逻辑网络和容错计算的设计
DOI：
10.1109/nano.2011.6144380
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
V. Shmerko
中科院分区：
文献类型：
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作者：
A. H. Tran;S. Yanushkevich;S. Lyshevski;V. Shmerko
本文研究了鲁棒容错神经形态计算，以支持特定应用的设计，使新兴的纳米级微电子。我们开发了一个以能量为中心的概率设计概念，并提出了一个逻辑函数的神经形态网络库。这些发展使复杂的大规模网络的鲁棒性，容错能力，适应和重新配置。所提出的方法和工具，在神经形态网络的设计进行了验证，不可靠的，有缺陷的，故障和失败的互连和细胞，可能会在大的扰动。
This paper studies robust fault-tolerant neuromorphic computing to support enabling application-specific design and enable emerging nanoscaled microelectronics. We develop an energy-centric probabilistic design concept and propose a library of neuromorphic networks for logic functions. These developments enable robustness, failure tolerance capabilities, adaptation and reconfiguration of complex large-scale networks. The proposed methods and tools in design of neuromorphic networks are verified for unreliable, defective, faulty and failed interconnect and cells which may operate under large perturbations.