Exploiting Dual-Gate Ambipolar CNFETs for Scalable Machine Learning Classification
Exploiting Dual-Gate Ambipolar CNFETs for Scalable Machine Learning Classification
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利用双栅极双极 CNFET 实现可扩展的机器学习分类
DOI：
10.1038/s41598-020-62718-0
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发表时间：
2020
影响因子：
4.6
通讯作者：
Partin-Vaisband, Inna
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kenarangi, Farid;Hu, Xuan;Liu, Yihan;Incorvia, Jean Anne;Friedman, Joseph S.;Partin-Vaisband, Inna
基于双极性碳纳米管的场效应晶体管(AP-CNFET)表现出独特的电学特性，如三态工作和双向，使系统能够进行复杂和可重构的计算。本文利用AP-CNFET设计了一种混合信号机器学习Logistic回归分类器。该分类器采用SPICE设计，特征尺寸为15 nm，工作频率为250 MHz。该系统在基于MNIST数字数据集的SPICE上进行了验证，准确率为90%，且分类精度没有下降。与最先进的基于CMOS和忆阻器的混合信号分类器相比，该系统还具有更低的功耗和更小的物理尺寸。
Ambipolar carbon nanotube based field-effect transistors (AP-CNFETs) exhibit unique electrical characteristics, such as tri-state operation and bi-directionality, enabling systems with complex and reconfigurable computing. In this paper, AP-CNFETs are used to design a mixed-signal machine learning logistic regression classifier. The classifier is designed in SPICE with feature size of 15 nm and operates at 250 MHz. The system is demonstrated in SPICE based on MNIST digit dataset, yielding 90% accuracy and no accuracy degradation as compared with the classification of this dataset in Python. The system also exhibits lower power consumption and smaller physical size as compared with the state-of-the-art CMOS and memristor based mixed-signal classifiers.
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