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forward stagewise regression with multilevel memristor for sparse coding

半导体学报:英文版 2023年第10期44卷 105-113页

作者： Chenxu Wu Yibai Xue Han Bao Ling Yang Jiancong Li Jing Tian Shengguang Ren Yi Li Xiangshui Miao School of Integrated Circuits Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China Hubei Yangtze Memory Laboratories Wuhan 430205China

Sparse coding is a prevalent method for image inpainting and feature extraction,which can repair corrupted images or improve data processing efficiency,and has numerous applications in computer vision and signal ***,sev-eral memristor-based in-memory computing systems have been proposed to enhance the efficiency of sparse coding ***,the variations and low precision of the devices will deteriorate the dictionary,causing inevitable degradation in the accuracy and reliability of the *** this work,a digital-analog hybrid memristive sparse coding system is pro-posed utilizing a multilevel Pt/Al_(2)O_(3)/AlO_(x)/W memristor,which employs the forward stagewise regression algorithm:The approxi-mate cosine distance calculation is conducted in the analog part to speed up the computation,followed by high-precision coeffi-cient updates performed in the digital *** determine that four states of the aforementioned memristor are sufficient for the processing of natural ***,through dynamic adjustment of the mapping ratio,the precision require-ment for the digit-to-analog converters can be reduced to 4 *** to the previous system,our system achieves higher image reconstruction quality of the 38 dB peak-signal-to-noise ***,in the context of image inpainting,images containing 50%missing pixels can be restored with a reconstruction error of 0.0424 root-mean-squared error.

关键词： forward stagewise regression in-memory computing memristor sparse coding

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