Новый тип нейросети на базе мемристоров может значительно улучшить эффективность обучения машин и привести к тому, что они научатся мыслить как люди.

Новый тип нейросети на базе мемристоров может значительно улучшить эффективность обучения машин и привести к тому, что они научатся мыслить как люди. Новая нейросеть типа «резервуарная компьютерная система» смогла предсказывать слова перед тем, как они были произнесены в диалоге. Таким образом, система на основании настоящих событий могла предсказывать будущие.

Резервуарные компьютерные системы, базирующиеся на обычных нейросетях, разрабатывались ранее с привлечением большего числа оптических компонентов. Исследователи из Мичиганского университета создала такую систему на основе мемристоров. Решение занимает гораздо меньше места и может быть легко интегрировано в существующие компоненты на базе полупроводников.

Мемристоры – это особые резистивные компоненты, способные одновременно выполнять логические функции и хранить данные. Это контрастирует с типичным подходом в вычислительных системах, когда процессор обрабатывает логику отдельно от хранения данных. В новейшем исследовании специалисты создали особый мемристор, запоминающий лишь недавние события.

Резервуарные компьютерные системы, построенные на мемристорах, могут не проходить специальный обучающий этап, поскольку критически важный компонент системы – резервуар – не требует обучения. Когда в него поступает набор данных, он идентифицирует временные соотношения в полученной информации и переводит её в более простом формате на вторичную сеть. Вторичная сеть требует некоторого обучения, как у простых нейросетей.

Концепт резервуарной компьютерной сети проверялся на распознавании рукописного текста – типичной для нейросети задачи, по которой можно оценить качество работы. Символы разбивались на ряды пикселей и «скармливались» системе в виде напряжения разного уровня на манер азбуки Морзе. Белые точки – около 0 В, чёрные точки – чуть более 1 В.

При использовании лишь 88 мемристоров в качестве узлов новая нейросеть смогла достичь точности 91 %. Для подобного показателя традиционной нейросети потребовались бы тысячи узлов. Исследователи полагают, что подобные системы в будущем могут применяться для распознавания речи и прогнозирования.



Наши новости один раз в неделю на ваш емайл
Подписаться на почтовую рассылку / Авторам сотрудничество



Магазин электронных компонентов - Диоды, светодиоды. Оперативные поставки. Огромный ассортимент. Низкие цены
Диоды, светодиоды. Оперативные поставки. Огромный ассортимент. Низкие цены
Подписаться на новости

Хотите интересные новости электроники? Подпишитесь на рассылку наших новостей.

Новости партнеров

Loading...

Новости электроники

Еще новости


В архив даташитов сегодня добавили