记忆电阻和神经网络节点，有什么不同？
记忆电阻和神经网络节点，有什么不同？
提问于 2010-12-05 03:45:27
对人工智能知之甚少，只是对memristors最终可能导致人工智能与人类大脑的能力相当并有可能超过人脑的能力的说法感到有点困惑。
那么，记忆电阻(硬件)和神经网络节点(软件)有什么不同呢？
这两者很可能是完全不相关的，但鉴于我的理解是神经网络是用来模拟“生物神经网络”的，在我看来，忆阻器只是由神经网络模拟的生物版本的silco版本。
我问的原因是，如果它们在概念上非常接近或相同(意味着它们只是在实现上不同)，人们不知道如何才能声称记忆电阻将缩小人工智能的差距。
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2010-12-05 04:05:45
神经网络能够形成新的连接。硬件不能做到这一点。
忆阻器在创建快速非易失性存储器方面更有用。在未来，不会有RAM和存储，而是统一的内存。
Stack Overflow用户
发布于 2010-12-06 06:51:18
它的目的是远离von neumann架构；内存节点可以是计算节点。是的，一个根本性的转变。它还允许其他逻辑操作，从而从不同的角度支持AI。
Stack Overflow用户
发布于 2018-05-11 09:19:57
忆阻器允许内存中的计算，例如，它们可以加速矩阵向量乘法(MVM)、按位操作和搜索操作。此外，忆阻器是一种高密度的非易失性存储器。
由于卷积层的计算模式是MVM，而全连接层是内存密集型的，因此忆阻器可以同时加速卷积层和全连接层。因此，忆阻器可以允许卷积神经网络和神经网络的其他变体的有效硬件加速。
然而，目前实现的忆阻器也存在一些问题，如可靠性差，硬错误。有关使用忆阻器加速神经网络的更多详细信息以及对当前挑战的讨论，请参阅my survey paper。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/4355454
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