中国科学院开发出基于语义记忆的动态神经网络：相比静态最高减少 48.1% 计算量

9 月 1 日消息，中国科学院微电子研究所等将人工神经网络与大脑的动态可重构性相结合，开发出基于语义记忆的动态神经网络。Zmu28资讯网——每日最新资讯28at.com

Zmu28资讯网——每日最新资讯28at.com

▲基于语义记忆的脑启发动态神经网络硬件软件协同设计

大脑神经网络具有复杂的语义记忆和动态连接性，可将不断变化的输入与庞大记忆中的经验联系起来，高效执行复杂多变的任务。Zmu28资讯网——每日最新资讯28at.com

目前，人工智能系统广泛应用的神经网络模型多是静态的。随着数据量不断增长，它在传统数字计算系统中产生大量能耗和时间开销，难以适应外界环境的变化。Zmu28资讯网——每日最新资讯28at.com

与静态网络相比，语义记忆动态神经网络能够根据计算资源权衡识别准确性和计算效率，可在资源受限设备或分布式计算环境中展现出色的性能。Zmu28资讯网——每日最新资讯28at.com

获悉，在对 2D 图像数据集 MNIST 和 3D 点云数据集 ModelNet 的分类任务中，该设计实现了与软件相当的准确率，相比于静态神经网络减少了 48.1% 和 15.9% 的计算量，相比传统数字硬件系统降低了计算能耗。Zmu28资讯网——每日最新资讯28at.com

本文链接：http://www.28at.com/showinfo-45-6664-0.html中国科学院开发出基于语义记忆的动态神经网络：相比静态最高减少 48.1% 计算量

声明：本网页内容旨在传播知识，若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。邮件：2376512515@qq.com

上一篇： 微软副总裁 Vik Singh：AI 聊天机器人需“学会求助”而非“制造幻觉”

下一篇： UC小说上新！《斗破苍穹》《凡人修仙传》等超6000部大神作品等你来