новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

1 сентября it house сообщил, что институт микроэлектроники китайской академии наук и другие объединили искусственные нейронные сети с динамической реконфигурацией мозга для разработкидинамическая нейронная сеть на основе семантической памяти。

▲ совместная разработка аппаратного и программного обеспечения для динамических нейронных сетей на основе семантической памяти

нейронная сеть мозга обладает сложной семантической памятью и динамическими связями, которые могут связывать изменяющиеся входные данные с опытом в огромных воспоминаниях и эффективно выполнять сложные и изменяемые задачи.

в настоящее время системы искусственного интеллекта широко используются вмодели нейронных сетей в основном статичны.. поскольку объем данных продолжает расти, это приводит к большому энергопотреблению и временным затратам в традиционных цифровых вычислительных системах, что затрудняет адаптацию к изменениям во внешней среде.

по сравнению со статическими сетями динамические нейронные сети семантической памяти могуткомпромисс между точностью распознавания и эффективностью вычислений на основе вычислительных ресурсов, обеспечивая выдающуюся производительность на устройствах с ограниченными ресурсами или в распределенных вычислительных средах.

it house узнала, что в задаче классификации набора данных 2d-изображений mnist и набора данных 3d-облака точек modelnet конструкция достигла точности, сравнимой с точностью программного обеспечения.по сравнению со статической нейронной сетью объем вычислений уменьшен на 48,1% и 15,9%., снижая энергопотребление вычислений по сравнению с традиционными цифровыми аппаратными системами.