时间:2022-07-30 10:18
来源:网络
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作者:顾晓芸 阅读量:18883据国外媒体报道,由麻省理工学院研究人员组成的多学科团队使用了实用的无机材料,显著提升了此前开发的一种人工模拟突触的速度极限,将该设备的运行速度提高了100万倍,比人脑中的突触快约100万倍。
不仅如此,这种无机材料还使得电阻器非常节能。与早期版本的设备中使用的材料不同,新材料与硅制造技术兼容,从而使制造纳米级设备成为可能,并可能为集成到深度学习应用中的商业计算硬件铺平道路。
可编程电阻是模拟深度学习的关键部件,就像晶体管是数字处理器的核心部件一样。通过在复杂的层中重复可编程电阻器阵列,研究人员可以创建模拟人工“神经元”和“突触”网络,像数字神经网络一样执行计算。然后,可以训练网络执行复杂的人工智能任务,如图像识别和自然语言处理。
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