研究人员开发新型人工神经元设备。 据外媒报道,加州大学圣地亚哥分校(University of California San Diego)研究人员开发了新型人工神经元设备,有望使训练神经网络执行任务(如图像识别或自动驾驶汽车导航等)所需的计算能力和硬件更少。神经网络是一系列相互连接的人工神经元层,其中一层的输出为另一层提供输入。生成输入通过应用称作非线性激活函数的数学计算来完成。该装置实现了神经网络训练中最常用的激活功能之一,称为整流线性单元。这一功能的特别之处在于,需要采用能够承受电阻逐渐变化的硬件才能工作。为了部署该装置,研究人员首先制造了激活(或神经元)装置阵列,以及突触装置阵列。然后,将两个阵列集成在定制的印刷电路板上,并将它们连接在一起,创建硬件版本的神经网络。
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