Створений новий тип нейронних мереж, що ґрунтується на мемристорах [*]


Дослідники з університету Мічигану створили резервуарну обчислювальну систему, продуктивність якої в рази перевершує можливості класичних нейронних мереж. На відміну від більш ранніх винаходів, в основу яких покладені великі й складні оптичні компоненти, команді вчених вдалося розробити її за допомогою мемристорів, що займають менше місця і відносно легко інтегруються з існуючою кремнієвою електронікою.

Трохи теорії

Мемристори – це особливий тип резисторів. Вони здатні одночасно робити обчислення і зберігати дані. Це їх головна відмінність від звичайних комп’ютерних систем, в яких функції логіки і зберігання суворо розмежовані.

Тренування нейронної мережі –  ресурсоємний процес, при цьому складність розв’язуваної задачі безпосередньо впливає на час виконання. Резервуарні обчислювальні системи, що ґрунтуються на мемристорах, практично нівелюють тимчасові витрати на навчання, оскільки їх основна частина – резервуар – його не потребує.

При потраплянні в резервуар дані обробляються відповідно до закладених механізмів класифікації, а потім система передає підготовлену інформацію у вторинну мережу для її навчання. Це розподіляє навантаження і робить процес тренування більш оперативним.

Можливе застосування

За словами експертів, системи з подібною архітектурою краще всього підійдуть для обробки динамічних даних. Вони повинні відмінно справлятися з реалізацією таких складних завдань, як, наприклад, розпізнавання голосу незалежно від якості вимови або предиктивний аналіз.

Ми можемо прогнозувати природне мовлення в такий спосіб, що навіть не доведеться повністю вимовляти слово. Також ми могли б передбачати, що вимовить людина в наступний момент.

Вей Лу, професор електротехніки і комп’ютерних наук університету Мічигану

Джерело: Хайтек

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *