Training of a Spiking Neural Network with a Consideration of Memristive Crossbar Array Characteristics

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A model, methodology and software tools for modeling a spiking neural network in the training mode taking into account the peculiarities of the functioning of memristive crossbar arrays have been developed. The influence of voltage drops on interconnections, discrete step of tuning of conductivity levels of memristive elements and nonlinearity of their volt-ampere characteristics on the efficiency of execution of spiking neural network training algorithms has been investigated. The results of testing the spiking neural network in the training mode and inference mode in the task of image recognition with the use of the developed modeling technique taking into account the characteristics of experimentally manufactured memristive structures have been obtained.

About the authors

A. P. Dudkin

Ulyanov (Lenin) St. Petersburg State Electrotechnical University “LETI”, St. Petersburg, Russia

Author for correspondence.
Email: anddudkin000@gmail.com
St. Petersburg, Russia

E. A. Ryndin

Ulyanov (Lenin) St. Petersburg State Electrotechnical University “LETI”, St. Petersburg, Russia

Email: rynenator@gmail.com
St. Petersburg, Russia

N. V. Andreeva

Ulyanov (Lenin) St. Petersburg State Electrotechnical University “LETI”, St. Petersburg, Russia

Email: nvandr@gmail.com
St. Petersburg, Russia

References

  1. Mutlu O., Ghose S., Gómez-Luna J., Ausavarungnirun R. Processing data where it makes sense: Enabling in-memory computation // Microprocessors and Microsystems. 2019. V. 67. P. 28–41.
  2. Rojas R. The Backpropagation Algorithm // Neural Networks. Springer, Berlin, Heidelberg. 1996. P. 149–182.
  3. Caporale N., Dan Y. Spike timing–dependent plasticity: a Hebbian learning rule // Annual Review of Neuroscience. 2008. V. 31. N. 1. P. 25–46.
  4. Li X., Tang J., Zhang Q., Gao B., Yang J.J., Song S., Wu W., Zhang W., Yao P., Deng N. et al. Power-efficient neural network with artificial dendrites // Nature Nanotechnology. 2020. V. 15. N. 9. P. 776–782.
  5. Li Y., Su K., Chen H., Zou X., Wang C., Man H., Liu K., Xi X., Li T. Research progress of neural synapses based on memristors // Electronics. 2023. V. 12. N. 15. 3298.
  6. Surazhevsky I.A., Demin V.A., Ilyasov A.I., Emelyanov A.V., Nikiruy K.E., Rylkov V.V., Shchanikov S.A., Bordanov I.A., Gerasimova S.A., Guseinov D.V. et al. Noise-assisted persistence and recovery of memory state in a memristive spiking neuromorphic network // Chaos, Solitons & Fractals. 2021. V. 146. 110890.
  7. Huang J., Serb A., Stathopoulos S., Prodromakis T. Text classification in memristor-based spiking neural networks // Neuromorphic Computing and Engineering. 2023. V. 3. N. 1. 014003.
  8. Guo Y., Wu H., Gao B., Qian H. Unsupervised learning on resistive memory array based spiking neural networks // Frontiers in neuroscience. 2019. V. 13. 812.
  9. Prezioso M., Mahmoodi M.R., Bayat F.M., Nili H., Kim H., Vincent A., Strukov D.B. Spike-timing-dependent plasticity learning of coincidence detection with passively integrated memristive circuits // Nature communications. 2018. V. 9. N. 1. 5311.
  10. Milo V., Pedretti G., Carboni R., Calderoni A., Ramaswamy N., Ambrogio S., Ielmini D. Demonstration of hybrid CMOS/RRAM neural networks with spike time/rate-dependent plasticity // 2016 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM). 2016. P. 16.8.1–16.8.4.
  11. Kim H., Mahmoodi M., Nili H., Strukov D.B. 4K-memristor analog-grade passive crossbar circuit // Nature communications. 2021. V. 12. N. 1. 5198.
  12. Andreeva N., Ivanov A., Petrov A. Multilevel resistive switching in TiO2/Al2O3 bilayers at low temperature // AIP Advances. 2018. V. 8. N. 2. 025208.
  13. Rao M., Tang H., Wu J., Song W., Zhang M., Yin W., Zhuo Y., Kiani F., Chen B., Jiang X. et al. Thousands of conductance levels in memristors integrated on CMOS // Nature. 2023. V. 615. N. 7954. P. 823–829.
  14. Cai F., Correll J.M., Lee S.H., Lim Y., Bothra V., Zhang Z., Flynn M.P., Lu W.D. A fully integrated reprogrammable memristor–CMOS system for efficient multiply–accumulate operations // Nature electronics. 2019. V. 2. N. 7. P. 290–299.
  15. Yao P., Wu H., Gao B., Tang J., Zhang Q., Zhang W., Yang J.J., Qian H. Fully hardware-implemented memristor convolutional neural network // Nature. 2020. V. 577. N. 7792. P. 641–646.
  16. Kiani F., Yin J., Wang Z., Yang J.J., Xia Q. A fully hardware-based memristive multilayer neural network // Science advances. 2021. V. 7. N. 48. eabj4801.
  17. Yin S., Sun X., Yu S., Seo J.S. High-throughput in-memory computing for binary deep neural networks with monolithically integrated RRAM and 90-nm CMOS // IEEE Transactions on Electron Devices. 2020. V. 67. N. 10. P. 4185–4192.
  18. Li C., Ignowski J., Sheng X., Wessel R., Jaffe B., Ingemi J., Graves C., Strachan J.P. CMOS-integrated nanoscale memristive crossbars for CNN and optimization acceleration // 2020 IEEE International Memory Workshop (IMW). 2020. P. 1–4.
  19. Pedretti G., Mannocci P., Li C., Sun Z., Strachan J.P., Ielmini D. Redundancy and analog slicing for precise in-memory machine learning—Part I: Programming techniques // IEEE Transactions on Electron Devices. 2021. V. 68. N. 9. P. 4373–4378.
  20. Chen W.H., Dou C., Li K.X., Lin W.Y., Li P.Y., Huang J.H., Wang J.H., Wei W.C., Xue C.X., Chiu Y.C. et al. CMOS-integrated memristive non-volatile computing-in-memory for AI edge processors // Nature Electronics. 2019. V. 2. N. 9. P. 420–428.
  21. Hirtzlin T., Bocquet M., Penkovsky B., Klein J.O., Nowak E., Vianello E., Portal J.M., Querlioz D. Digital biologically plausible implementation of binarized neural networks with differential hafnium oxide resistive memory arrays // Frontiers in neuroscience. 2020. V. 13. 1383.
  22. Mochida R., Kouno K., Hayata Y., Nakayama M., Ono T., Suwa H., Yasuhara R., Katayama K., Mikawa T., Gohou Y. A 4M synapses integrated analog ReRAM based 66.5 TOPS/W neural-network processor with cell current controlled writing and flexible network architecture // 2018 IEEE Symposium on VLSI Technology. 2018. P. 175–176.
  23. Su F., Chen W.H., Xia L., Lo C.P., Tang T., Wang Z., Hsu K.H., Cheng M., Li J.Y., Xie Y. et al. A 462GOPs/J RRAM-based nonvolatile intelligent processor for energy harvesting IoE system featuring nonvolatile logics and processing-in-memory // 2017 Symposium on VLSI Technology. 2017. P. T260–T261.
  24. Ambrogio S., Narayanan P., Tsai H., Shelby R.M., Boybat I., Di Nolfo C., Sidler S., Giordano M., Bodini M., Farinha N.C.P. et al. Equivalent-accuracy accelerated neural-network training using analogue memory // Nature. 2018. V. 558. N. 7708. P. 60–67.
  25. Deng L. The MNIST database of handwritten digit images for machine learning research [best of the web] // IEEE signal processing magazine. 2012. V. 29. N. 6. P. 141–142.
  26. Dudkin A.P., Ryndin E.A., Andreeva N.V. Modeling the Functional Features of a Memristive Crossbar Array in Neuromorphic Electronic Modules // Russian Microelectronics. 2024. V. 53. N. 6. P. 554–566.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».