Bayesian In-Memory Computing with Resistive Memories
Author:
Affiliation:
1. Université Paris-Saclay,CNRS, C2N,Palaiseau,France
2. Univ. Grenoble Alpes,CEA-LETI,France
3. Univ. Grenoble Alpes,CEA-List,France
4. ISIR, Sorbonne Univ.,CNRS,Paris
5. Hawai.tech,Grenoble,France
6. Aix-Marseille Univ,CNRS, IM2NP,France
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10413659/10413660/10413773.pdf?arnumber=10413773
Reference7 articles.
1. A memristor-based Bayesian machine
2. Energy-Efficient Bayesian Inference Using Near-Memory Computation with Memristors
3. Synchronous Non-Volatile Logic Gate Design Based on Resistive Switching Memories
4. In-Memory and Error-Immune Differential RRAM Implementation of Binarized Deep Neural Networks
5. Bringing uncertainty quantification to the extreme-edge with memristor-based Bayesian neural networks
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