阻器
能耗降低93.3%,复旦、港大团队开发受大脑启发的动态神经网络,实现超强2D、3D视觉
编辑 | 萝卜皮大脑运算是动态的、具有联想能力的、高效的。它通过将输入与过去的经验联系起来,将记忆和处理融合在一起,从而进行重新配置。相比之下,人工智能模型是静态的,无法将输入与过去的经验联系起来,并且在具有物理分离的记忆和处理的数字计算机上运行。复旦大学、香港大学、中国科学院等机构组成的联合团队提出了一种软硬件协同设计方案,即使用忆阻器的基于语义记忆的动态神经网络。该网络将传入的数据与存储为语义向量的过去经验相关联。网络和语义存储器分别在基于抗噪三元忆阻器的内存计算 (CIM) 和内容可寻址存储器 (CAM) 电
8/26/2024 5:34:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
AIGC
OpenAI
AI绘画
ChatGPT
机器人
数据
谷歌
智能
Midjourney
大模型
学习
GPT
DeepSeek
用户
AI创作
微软
图像
AI
开源
Meta
技术
论文
Stable Diffusion
算法
生成式
蛋白质
马斯克
芯片
Gemini
计算
神经网络
代码
AI设计
Sora
研究
腾讯
3D
开发者
GPU
场景
伟达
英伟达
预测
机器学习
模态
华为
Transformer
模型
文本
驾驶
神器推荐
深度学习
AI视频
AI for Science
苹果
搜索
干货合集
LLaMA
视频生成
算力
百度
2024
Copilot
科技
应用
Anthropic
特斯拉
AI应用场景
安全
具身智能
写作
机器
字节跳动
AGI
视觉
架构
语音
DeepMind
API