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Continual Learning Electrical Conduction in Resistive-Switching-Memory Materials
Advanced Theory and Simulations ( IF 3.3 ) Pub Date : 2022-06-02 , DOI: 10.1002/adts.202200226 Shao‐Xiang Go 1 , Qiang Wang 1 , Bo Wang 2 , Yu Jiang 1 , Natasa Bajalovic 1 , Desmond K. Loke 1
Advanced Theory and Simulations ( IF 3.3 ) Pub Date : 2022-06-02 , DOI: 10.1002/adts.202200226 Shao‐Xiang Go 1 , Qiang Wang 1 , Bo Wang 2 , Yu Jiang 1 , Natasa Bajalovic 1 , Desmond K. Loke 1
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The authors apply the concept of continual learning to modeling conductive-filament growth in resistive-switching materials (RSM). The approach permits computation of compliance current without knowing the geometries of conductive filaments and switching behaviors. This avoids the need to retrain the entire dataset when additional compliance currents are considered and is thus ideal for resistive switching (RS) thin films, doped layers, and other material systems. Computation of compliance current is consistent with experimental data for a wide range of parameters and learning tasks and demonstrates switching behavior not captured by traditional models. Lesion calculations elucidate the brain-inspired-modification-facilitated increase in compliance-current-computation-accuracy. A state-of-the-art performance on challenging compliance-current learning tasks without storing data is achieved (“brain inspired replay (BIR) – gating based on internal context (Gat)” method, ≈89%; above a benchmark of ≈50% for synaptic-intelligence (SI)/elastic-weight-consolidation (EWC) methods), and it provides a novel model for computing compliance current based on replay of the brain. This intuitive approach combined with a simple solver tool, allows researchers with little computation experience to perform realistic and accurate modeling.
中文翻译:
电阻开关存储器材料中的持续学习电导
作者将持续学习的概念应用于电阻开关材料 (RSM) 中的导电丝生长建模。该方法允许在不知道导电细丝的几何形状和开关行为的情况下计算顺从电流。这避免了在考虑额外的顺应电流时重新训练整个数据集的需要,因此非常适合电阻开关 (RS) 薄膜、掺杂层和其他材料系统。顺从电流的计算与各种参数和学习任务的实验数据一致,并展示了传统模型无法捕捉到的开关行为。病变计算阐明了受大脑启发的修改促进了顺应性电流计算准确性的增加。在不存储数据的情况下,在具有挑战性的合规性当前学习任务上实现了最先进的性能(“大脑启发回放 (BIR) – 基于内部上下文的门控 (Gat)”方法,≈89%;高于基准 ≈ 50% 用于突触智能 (SI)/弹性重量巩固 (EWC) 方法),它提供了一种基于大脑回放计算顺从性电流的新模型。这种直观的方法与简单的求解器工具相结合,使计算经验很少的研究人员能够执行逼真和准确的建模。它提供了一种基于大脑回放计算顺从电流的新模型。这种直观的方法与简单的求解器工具相结合,使计算经验很少的研究人员能够执行逼真和准确的建模。它提供了一种基于大脑回放计算顺从电流的新模型。这种直观的方法与简单的求解器工具相结合,使计算经验很少的研究人员能够执行逼真和准确的建模。
更新日期:2022-06-02
中文翻译:
电阻开关存储器材料中的持续学习电导
作者将持续学习的概念应用于电阻开关材料 (RSM) 中的导电丝生长建模。该方法允许在不知道导电细丝的几何形状和开关行为的情况下计算顺从电流。这避免了在考虑额外的顺应电流时重新训练整个数据集的需要,因此非常适合电阻开关 (RS) 薄膜、掺杂层和其他材料系统。顺从电流的计算与各种参数和学习任务的实验数据一致,并展示了传统模型无法捕捉到的开关行为。病变计算阐明了受大脑启发的修改促进了顺应性电流计算准确性的增加。在不存储数据的情况下,在具有挑战性的合规性当前学习任务上实现了最先进的性能(“大脑启发回放 (BIR) – 基于内部上下文的门控 (Gat)”方法,≈89%;高于基准 ≈ 50% 用于突触智能 (SI)/弹性重量巩固 (EWC) 方法),它提供了一种基于大脑回放计算顺从性电流的新模型。这种直观的方法与简单的求解器工具相结合,使计算经验很少的研究人员能够执行逼真和准确的建模。它提供了一种基于大脑回放计算顺从电流的新模型。这种直观的方法与简单的求解器工具相结合,使计算经验很少的研究人员能够执行逼真和准确的建模。它提供了一种基于大脑回放计算顺从电流的新模型。这种直观的方法与简单的求解器工具相结合,使计算经验很少的研究人员能够执行逼真和准确的建模。