据国外媒体报道,由美国麻省理工学院(MIT)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,并将设备的运行速度提高了100万倍,比人脑中的突触快了约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,并为集成到深度学习应用中的商业计算硬件铺平了道路。
图片来源:麻省理工学院
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,研究人员可以创建一个模拟人工“神经元”和“突触”的网络,并像数字神经网络一样执行计算。然后,可以训练网络来完成复杂的人工智能任务,如图像识别和自然语言处理。据国外媒体报道,由美国麻省理工学院(MIT)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,并将设备的运行速度提高了100万倍,比人脑中的突触快了约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,并为集成到深度学习应用中的商业计算硬件铺平了道路。
图片来源:麻省理工学院
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,研究人员可以创建一个模拟人工“神经元”和“突触”的网络,并像数字神经网络一样执行计算。然后,可以训练网络来完成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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