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捕鱼街机:神经网络需要不断调整突触的值
时间:2021/3/18 13:51:48 作者: 来源: 阅读:0 评论:0内容摘要:当电流中的电子通过磁性隧道结的纳米磁铁时,它们的自旋会与磁铁中的电子自旋相互作用,导致电流中的电子自旋极化,与磁铁不相容。电子自旋的方向是相同的。在磁性隧道结中,一个纳米磁铁的磁化方向是可变的(称为自由层),而另一个纳米磁铁的磁化方向保持不变(称为参考层)。当极化电流流过自由层时...当电流中的电子通过磁性隧道结的纳米磁铁时,它们的自旋会与磁铁中的电子自旋相互作用,导致电流中的电子自旋极化,与磁铁不相容。电子自旋的方向是相同的。在磁性隧道结中,一个纳米磁铁的磁化方向是可变的(称为自由层),而另一个纳米磁铁的磁化方向保持不变(称为参考层)。当极化电流流过自由层时,它改变了磁铁的磁化方向。因此,通过控制电流的方向,就可以在不需要外部磁场的情况下写入“0”或“1”。这一发现催生了集成MRAM的概念。
从那时起,多家微电子系统制造商开始使用这种技术制造存储器。你知道,一个硅基集成电路可以集成10亿个元件。目前,这种类型的内存已经被应用于电子设备在日常使用中,因为它有两种类型的内存的优点同时:读写速度一样快动态内存,和存储信息的能力在很长一段时间的大容量内存。因此,我们不断接近神经形态集成电路的概念。在执行操作的硅基集成电路中,磁隧道结可以安装在最有用的地方,以比特的形式存储数据。就像突触和神经元在大脑中相连一样,这些人工的“突触”可以尽可能地接近由硅构成的计算中心。如果你想在这样的设备上运行一个神经网络算法,你只需要为这些突触配置正确的值来定义程序任务。神经网络可以根据图像或声音的对应值识别出图像或声音中的元素。
通过大幅减少外部存储器和处理器之间的数据交换,我们有望减少人工智能算法的能耗。学术界和产业界都在积极探索这一方法。但它仍然不能完全令人满意:为了执行一项任务,你需要事先知道每个突触的正确值,以便记住。而且这些组成部分不具备真正的大脑所具有的可塑性。我们希望在理想的情况下,我们可以创建一个循环,通过学习可以执行不同的操作。一般来说,神经网络算法的第一步是学习。在这个过程中,神经网络需要不断调整突触的值,以提高计算性能,更好地完成分配给它的任务。
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