Buchumschlag

Towards Exact Gradient-based Training on Analog In-memory Computing

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wu, Zhaoxian, Gokmen, Tayfun, Rasch, Malte J., Chen, Tianyi
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Hardware Architecture Optimization and Control
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

On the Convergence Theory of Pipeline Gradient-based Analog In-memory Training
von: Wu, Zhaoxian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Symmetric Point Tracking: Tackling Non-ideal Reference in Analog In-memory Training
von: Xiao, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Analog In-memory Training on General Non-ideal Resistive Elements: The Impact of Response Functions
von: Wu, Zhaoxian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

In-memory Training on Analog Devices with Limited Conductance States via Multi-tile Residual Learning
von: Li, Jindan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast offset corrected in-memory training
von: Rasch, Malte J., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Assessing the Performance of Analog Training for Transfer Learning
von: Fagbohungbe, Omobayode, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physics-Constrained Adaptive Neural Networks Enable Real-Time Semiconductor Manufacturing Optimization with Minimal Training Data
von: Guerrero, Rubén Darío
Veröffentlicht: (2025)

An Analog and Digital Hybrid Attention Accelerator for Transformers with Charge-based In-memory Computing
von: Moradifirouzabadi, Ashkan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Floorplanning with I/O assignment via feasibility-seeking and superiorization methods
von: Yu, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hardware-Compatible Single-Shot Feasible-Space Heuristics for Solving the Quadratic Assignment Problem
von: Im, Haesol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GPU-Accelerated Optimization Solver for Unit Commitment in Large-Scale Power Grids
von: Sharadga, Hussein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AnalogNAS-Bench: A NAS Benchmark for Analog In-Memory Computing
von: Bessalah, Aniss, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parallel Tempering-Inspired Distributed Binary Optimization with In-Memory Computing
von: Zhang, Xiangyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerating Hybrid XOR$-$CNF Boolean Satisfiability Problems Natively with In-Memory Computing
von: Im, Haesol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Kernel Approximation using Analog In-Memory Computing
von: Büchel, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hardware-Software Co-Design of Scalable, Energy-Efficient Analog Recurrent Computations
von: Fyon, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ANN-based position and speed sensorless estimation for BLDC motors
von: Gamazo-Real, Jose-Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-qubit Lattice Surgery Scheduling
von: Silva, Allyson, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM-based AI Agent for Sizing of Analog and Mixed Signal Circuit
von: Liu, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Process, Bias and Temperature Scalable CMOS Analog Computing Circuits for Machine Learning
von: Kumar, Pratik, et al.
Veröffentlicht: (2022)

AnalogGenie: A Generative Engine for Automatic Discovery of Analog Circuit Topologies
von: Gao, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing Multi-level Magic State Factories for Fault-Tolerant Quantum Architectures
von: Silva, Allyson, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AnalogSAGE: Self-evolving Analog Design Multi-Agents with Stratified Memory and Grounded Experience
von: Wang, Zining, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Progressive Gradient Flow for Robust N:M Sparsity Training in Transformers
von: Bambhaniya, Abhimanyu Rajeshkumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analog Bayesian neural networks are insensitive to the shape of the weight distribution
von: Patel, Ravi G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Neural Networks Based Analog Circuit Link Prediction
von: Pan, Guanyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PDA-LSTM: Knowledge-driven page data arrangement based on LSTM for LCM supression in QLC 3D NAND flash memories
von: Li, Qianhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Runtime-Adaptive Transformer Neural Network Accelerator on FPGAs
von: Kabir, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WarPGNN: A Parametric Thermal Warpage Analysis Framework with Physics-aware Graph Neural Network
von: Lu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SecCAN: An Extended CAN Controller with Embedded Intrusion Detection
von: Khandelwal, Shashwat, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep-Learning-Based Pre-Layout Parasitic Capacitance Prediction on SRAM Designs
von: Shen, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ultrafast On-chip Online Learning via Spline Locality in Kolmogorov-Arnold Networks
von: Hoang, Duc, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Prediction Model of Aqua Fisheries Using IoT Devices
von: Islam, Md. Monirul
Veröffentlicht: (2025)

GENIE-ASI: Generative Instruction and Executable Code for Analog Subcircuit Identification
von: Pham, Phuoc, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient transformer adaptation for analog in-memory computing via low-rank adapters
von: Li, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A 65nm 8b-Activation 8b-Weight SRAM-Based Charge-Domain Computing-in-Memory Macro Using A Fully-Parallel Analog Adder Network and A Single-ADC Interface
von: Yin, Guodong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Efficient Message Passing Architecture for GCN Training on HBM-based FPGAs with Orthogonal Topology On-Chip Networks
von: Wu, Qizhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ARTEMIS: A Mixed Analog-Stochastic In-DRAM Accelerator for Transformer Neural Networks
von: Afifi, Salma, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EEsizer: LLM-Based AI Agent for Sizing of Analog and Mixed Signal Circuit
von: Liu, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ZeroSim: Zero-Shot Analog Circuit Evaluation with Unified Transformer Embeddings
von: Yang, Xiaomeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)