Transistor‐Level Activation Functions via Two‐Gate Designs: From Analog Sigmoid and Gaussian Control to Real‐Time Hardware Demonstrations
Rattachement africain : kr, ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Tunable analog activation functions are essential for energy‐efficient artificial intelligence (AI) hardware. Two transistor designs are presented: the sigmoid‐like activation function transistor (SA‐transistor) and the Gaussian‐like activation function transistor (GA‐transistor), which implement analog sigmoid and Gaussian functions using a screen gate structure. In the SA‐transistor, adjusting the screen gate voltage ( V Screen‐G ) enables precise control of the sigmoid slope and saturation level. In the GA‐transistor, the amplitude and standard deviation of the Gaussian response are tunable through the same mechanism. These transistors enable precise and continuous tuning of analog activation parameters such as slope, amplitude, and width at the device level. This controllability allows hardware‐optimized neural computations tailored to specific tasks or datasets. Applied in real‐world tasks, the SA‐transistor improved lung magnetic resonance imaging (MRI) classification accuracy from 77% to 84%, and the GA‐transistor raised the time‐series forecasting coefficient of determination ( R 2 ) from 0.82 to 0.93. Furthermore, by assembling these devices into a hardware‐based multilayer perceptron (MLP), robust inference is demonstrated on the IRIS dataset with 96.7% overall accuracy. This system‐level validation highlights that analog activation transistors can directly support neuromorphic accelerators without digital post‐processing, reducing circuit complexity and power consumption while maintaining high classification fidelity.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Transistor‐Level Activation Functions via Two‐Gate Designs: From Analog Sigmoid and Gaussian Control to Real‐Time Hardware Demonstrations
- Date Crossref
- 24/11/2025
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Anyang University Department of Artificial Intelligence Semiconductor Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Hanyang University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Gachon University Department of Semiconductor Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Ottawa pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Dankook University Department of Chemical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Sungkyunkwan University Department of Semiconductor Convergence Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Electrical Engineering and Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Artificial Intelligence Semiconductor Engineering — Anyang University, Hanyang University et Department of Semiconductor Engineering — Gachon University, avec 4 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.