Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Evaluation of Memristor Models for Large Crossbar Structures

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F16%3APU120398" target="_blank" >RIV/00216305:26220/16:PU120398 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/RADIOELEK.2016.7477423" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/RADIOELEK.2016.7477423</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/RADIOELEK.2016.7477423" target="_blank" >10.1109/RADIOELEK.2016.7477423</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Evaluation of Memristor Models for Large Crossbar Structures

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper is focused on comparing selected SPICE models of TiO2 memristors with respect to time- and memory requirements in the simulation of very large artificial neural networks, which are most likely the first real-world applications of memristors as analog memories. All models were implemented as HSPICE macros and simulated in a Multilayer Perceptron artificial neural network with variable configuration. The results show that after applying modifications to the models in order to prevent numerical overflows it is possible to simulate networks with tens of thousands of memristors.

  • Název v anglickém jazyce

    Evaluation of Memristor Models for Large Crossbar Structures

  • Popis výsledku anglicky

    This paper is focused on comparing selected SPICE models of TiO2 memristors with respect to time- and memory requirements in the simulation of very large artificial neural networks, which are most likely the first real-world applications of memristors as analog memories. All models were implemented as HSPICE macros and simulated in a Multilayer Perceptron artificial neural network with variable configuration. The results show that after applying modifications to the models in order to prevent numerical overflows it is possible to simulate networks with tens of thousands of memristors.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 26th International Conference RADIOELEKTRONIKA 2016

  • ISBN

    978-1-5090-1674-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    91-94

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Košice

  • Místo konání akce

    Košice

  • Datum konání akce

    19. 4. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000383741100020