Мозг на чипе: мемристоры помогут нейросетям учиться быстрее и дешевле

Сотрудники Мичиганского университета разработали новый метод тренировки нейросетей с использованием мемристоров (производное слов memory — память, и resistor — электрическое сопротивление). Мемристоры одновременно и хранят информацию, и выполняют логические операции. В современных компьютерах эти функции по раздельности берут на себя накопители данных и процессоры.

Новая вычислительная система загружает массив данных в резервуарную вычислительную систему. Она не нуждается в тренировке благодаря мемристорам, определяет главные свойства информации и передаёт их следующей программе в упрощённом виде. Это сокращает время и стоимость обучения нейросетей. Так, система из 88 мемристоров научилась распознавать рукописные цифры с точностью 91%. Для решения такой задачи стандартными методами специалистам нужно создать нейросеть с тысячами логических узлов.

Резервуарные системы хорошо показали себя в обработке изменяющихся данных — потоков чисел, функций и слов. Команда разработчиков планирует использовать новый подход для предикативной аналитики и распознавания речи.

«[Благодаря этому методу] мы можем прогнозировать естественный разговорный язык — вам не нужно будет договаривать слова. Фактически мы сможем предугадывать, что вы хотите сказать», — говорит профессор электротехники и информатики Мичиганского университета Вэй Лу (Wei Lu).

Хотите подсказать новость или поделиться экспертным мнением? Пишите: news@cossa.ru