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Theses

Développement d'un réseau de neurones impulsionnels sur silicium à synapses memristives

Résumé : Durant ces trois années de doctorat, financées par le projet ANR MHANN (MemristiveHardware Analog Neural Network), nous nous sommes intéressés au développement d’une nouvelle architecture de calculateur à l’aide de réseaux de neurones. Les réseaux de neurones artificiels sont particulièrement bien adaptés à la reconnaissance d’images et peuvent être utilisés en complément des processeurs séquentiels. En 2008, une nouvelle technologie de composant a vu le jour : le memristor. Classé comme étant le quatrième élément passif, il est possible de modifier sa résistance en fonction de la densité de courant qui le traverse et de garder en mémoire ces changements. Grâce à leurs propriétés, les composants memristifs sont des candidats idéaux pour jouer le rôle des synapses au sein des réseaux de neurones artificiels. En effectuant des mesures sur la technologie des memristors ferroélectriques de l’UMjCNRS/Thalès de l’équipe de Julie Grollier, nous avons pu démontrer qu’il était possible d’obtenir un apprentissage de type STDP (Spike Timing Dependant Plasticity) classiquement utilisé avec les réseaux de neurones impulsionnels. Cette forme d’apprentissage, inspirée de la biologie, impose une variation des poids synaptiques en fonction des évènements neuronaux. En s’appuyant sur les mesures réalisées sur ces memristors et sur des simulations provenant d’un programme élaboré avec nos partenaires de l’INRIA Saclay, nous avons conçu successivement deux puces en silicium pour deux technologies de memristors ferroélectriques. La première technologie (BTO), moins performante, a été mise de côté au profit d’une seconde technologie (BFO). La seconde puce a été élaborée avec les retours d’expérience de la première puce. Elle contient deux couches d’un réseau de neurones impulsionnels dédié à l’apprentissage d’images de 81 pixels. En la connectant à un boitier contenant un crossbar de memristors, nous pourrons réaliser un démonstrateur d’un réseau de neurones hybride réalisé avec des synapses memristives ferroélectriques.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01137492
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Monday, March 30, 2015 - 5:23:05 PM
Last modification on : Saturday, October 5, 2019 - 3:28:06 AM
Document(s) archivé(s) le : Tuesday, April 18, 2017 - 5:30:22 AM

File

LECERF_GWENDAL_2014.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01137492, version 1

Citation

Gwendal Lecerf. Développement d'un réseau de neurones impulsionnels sur silicium à synapses memristives. Electronique. Université de Bordeaux, 2014. Français. ⟨NNT : 2014BORD0219⟩. ⟨tel-01137492⟩

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