人工智能借助了类脑硬件的绊脚石

使命中所激发的错误量。（这值得注意于非停靠站神经系统在线用到的方法，被称作反向传播。）其实，替代二阶方法只能在电脑受训之前补救中所央处理器的缺陷。首先，振幅神经系统在线用到中所央处理器上建模神经系统元的扭曲二极管监督一项有趣的使命，将二极管记录传送回电脑。在那里，该搜索算法备用求学如何最好地扭曲其神经系统元两者之间的连结，以仍然与建模神经系统元很好地配合，并在求学的同时迅速地在中所央处理器上备份它们。然后，当受训完成时，振幅神经系统在线在中所央处理器上监督使命。分析执法人员通报知道，他们的在线在语音和视觉使命上降至了与在电脑上监督使命的顶级停靠站神经系统在线相同的准确度高度。换句话知道，该搜索算法准确地认识到了克服设备不冗余应付办法并不需要作出哪些扭曲。苏塞克斯私立大学的数值神经系统化学家 Thomas Nowotny 知道：「他们用这个系统应付无论如何应付办法所获得的机动性是一项很小的多才多艺。」 而且，正如预期的那样，它们的能源生产成本更让人印象深刻；作者知道明，在中所央处理器上调试他们的搜索算法所耗用的热量比国际标准处理器所需的热量少 1000 倍。然而，Frenkel 指出，虽然到在此之前为止能量消耗是个他将都会，但神经系统共通点中所央处理器仍并不需要通过针对值得注意语音和视觉辨识使命来进行建模的嵌入式来确实自己，而不是国际标准处理器。Nowotny 警告知道，这种方法不太可能难以扩展到大型实际使命，因为它仍然并不需要在电脑和中所央处理器两者之间往返可让统计数据。长期目标是让神经系统在线回事在神经系统共通点中所央处理器上受训和调试，或许不并不需要电脑。但这并不需要重构最初一代中所央处理器，这并不需要数年整整，Nowotny 知道。在此之前，Zenke 和 Schemmel 的他的团队从未确实，振幅神经系统在线搜索算法可以处理神经系统共通点嵌入式上建模神经系统元两者之间的或多或少扭曲。「您可以依靠 60 或 70 年的十六进制数值成果和软体历史。」Schemmel 知道，「对于这种建模数值，我们不必自己做所有不想。」相关报道：

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