- Subiecte
- Colecții
- Perspective
- Subiecte
- Materiale ferroelectrice
- Modelul neuronilor
- Rețele neuronale artificiale
- Memristor
- Învățare automată
- Sinapsele neuronale
- Comutare rezistivă
- Colecții
ABSTRACT
Una dintre funcțiile principale ale acceleratoarelor este multiplicarea matricei. Principala parte de calcul din TPU-ul Google este o unitate de multiplicare a matricei. 12 12. N. P. Jouppi și colab., „Analiza performanței în centru de date a unei unități de procesare a tensorului”, în Proceedings of the 44th International Symposium on Computer Architecture (ISCA), Toronto, 24-28 iunie 2017. Memoriștii sunt potriviți pentru nodul multiplicării matricei datorită rezistenței lor pe mai multe niveluri. Cu toate acestea, memristorii ar trebui să fie potriviți pentru instruire/învățare supravegheată pe cip, pentru a predomina peste rețeaua neuronală bazată pe CMOS.
Cercetările privind memoria memristivă (stocare) au fost extinse la greutăți sinaptice.
Porțiunea de materiale și dispozitive este mare în portofoliul de brevete neuromorfe.
Procesorul neuronal (sau cipul AI) devine specializat sau dedicat de FPGA sau ASIC.
Pe măsură ce crește cantitatea de date, algoritmii de învățare profundă sunt eficienți și rețeaua neuronală profundă (DNN) se aplică chiar și serviciilor mobile.
- Mușchiul scheletic de șoarece mdx regenerat prezintă expresie diferențială a ARNm Journal of Applied
- Pulverizarea rustoleum - The Garage Journal Board
- Medicamentele psihiatrice și creșterea în greutate O revizuire Bariatric Times
- Recenzie RF a mașinii faciale cu frecvență radio pentru uz casnic
- Oferă cea mai bună băutură subțire Plexus Efecte secundare Pierdere în greutate Professional - ARK JOURNAL