Contrasting Advantages of Learning With Random Weights and Backpropagation in Non-Volatile Memory Neural Networks

Christopher Bennett (1) , Vivek Parmar , Laurie E Calvet (2) , Jacques-Olivier Klein (3) , Manan Suri (4) , Matthew Marinella , Damien Querlioz (3)

1 C2N - Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies [Orsay]
2 C2N - Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies
3 IEF - Institut d'électronique fondamentale
4 CEA-LETI - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives - Laboratoire d'Electronique et de Technologie de l'Information

Domaines: Physique [physics]; Sciences de l'ingénieur [physics]

Christopher Bennett, Vivek Parmar, Laurie E Calvet, Jacques-Olivier Klein, Manan Suri, et al.. Contrasting Advantages of Learning With Random Weights and Backpropagation in Non-Volatile Memory Neural Networks. IEEE Access, 2019, 7, pp.73938-73953. ⟨10.1109/ACCESS.2019.2920076⟩. ⟨hal-02331257⟩