Apprentissage local avec des dispositifs de mémoire hautement analogiques

par Christopher H. Bennett

Thèse de doctorat en Electronique et Optoélectronique, Nano- et Microtechnologies

Sous la direction de Jacques-Olivier Klein.

Le président du jury était Cristell Maneux.

Le jury était composé de Jacques-Olivier Klein, Cristell Maneux, Marc Bocquet, Bertrand Granado, Vincent Derycke, Sylvain Saïghi, Damien Querlioz.

Les rapporteurs étaient Marc Bocquet, Bertrand Granado.


  • Résumé

    Dans la prochaine ère de l'informatique distribuée, les ordinateurs inspirés par le cerveau qui effectuent des opérations localement plutôt que dans des serveurs distants seraient un avantage majeur en réduisant les coûts énergétiques et réduisant l'impact environnemental. Une nouvelle génération de nanodispositifs de mémoire non-volatile est un candidat de premier plan pour réaliser cette vision neuromorphique. À l'aide de travaux théoriques et expérimentaux, nous avons exploré les problèmes critiques qui se posent lors de la réalisation physique des architectures de réseaux de neurones artificiels modernes (ANN) en utilisant des dispositifs de mémoire émergents (nanodispositifs « memristifs »). Dans notre travail expérimental, nos dispositifs organiques (polymeriques) se sont adaptés avec succès et automatiquement en tant que portes logiques reconfigurables en coopérant avec un neurone digital et programmable (FGPA). Dans nos travaux théoriques, nous aussi avons considéré les multicouches memristives ANNs. Nous avons développé et simulé des variantes de projection aléatoire (un système NoProp) et de rétropropagation (un système perceptron multicouche) qui utilisent deux crossbars. Ces systèmes d'apprentissage locaux ont montré des dépendances critiques sur les contraintes physiques des nanodispositifs. Enfin, nous avons examiné comment les conceptions ANNs “feed-forward” peuvent être modi-fiées pour exploiter les effets temporels. Nous avons amélioré la bio-inspiration et la performance du système NoProp, par exemple, avec des effets de plasticité dans la première couche. Ces effets ont été obtenus en utilisant un nanodispositif à ionisation d'argent avec un comportement de transition de plasticité intrinsèque.

  • Titre traduit

    Local learning with highly analog memory devices


  • Résumé

    In the next era of distributed computing, brain-based computers that perform operations locally rather than in remote servers would be a major benefit in reducing global energy costs. A new generation of emerging nonvolatile memory devices is a leading candidate for achieving this neuromorphic vision. Using theoretical and experimental work, we have explored critical issues that arise when physically realizing modern artificial neural network (ANN) architectures using emerging memory devices (“memristors”). In our experimental work, we showed organic nanosynapses adapting automatically as logic gates via a companion digital neuron and programmable logic cell (FGPA). In our theoretical work, we also considered multilayer memristive ANNs. We have developed and simulated random projection (NoProp) and backpropagation (Multilayer Perceptron) variants that use two crossbars. These local learning systems showed critical dependencies on the physical constraints of nanodevices. Finally, we examined how feed-forward ANN designs can be modified to exploit temporal effects. We focused in particular on improving bio-inspiration and performance of the NoProp system, for example, we improved the performance with plasticity effects in the first layer. These effects were obtained using a silver ionic nanodevice with intrinsic plasticity transition behavior.


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