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深度神经网络中忆阻器交叉阵列的高效重编程：权重排序和位绑定
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种创新方法，解决忆阻器在计算-in-memory交叉阵列中因耐久性限制导致的高重编程频次问题。通过优化重编程调度和选择低阶列忆阻器，重编程需求显著减少，实验结果显示ResNet-50和ViT-Base的重编程需求分别降低了3.7倍和21倍，且模型准确性变化在1%以内。
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关键要点
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本文提出了一种创新方法，解决忆阻器在计算-in-memory交叉阵列中因耐久性限制导致的高重编程频次问题。
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通过优化重编程调度和选择低阶列忆阻器，重编程需求显著减少。
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实验结果显示ResNet-50的重编程需求降低了3.7倍，ViT-Base的重编程需求降低了21倍。
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模型准确性变化保持在1%以内。
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