DR. Texas A & M University의 전기 및 컴퓨터 공학과 교수 인 Peng Li는 NSF (National Science Foundation) 및 SRC (Semiconductor Research Corporation)로부터보다 에너지 효율적인 도박 룰렛 가능하게하는 혁신적인 솔루션을 찾는 데 도움을 주었다.
도박 룰렛의 연구는 뇌가 정보를 어떻게 표현하고, 과정하고, 학습하는지 모방함으로써 뇌와 같은 학습 성능을 얻는 것을 목표로합니다. 보다 구체적으로, 3 세대 스파이크 신경망과 효율적인 적응 형 프로세서 아키텍처를 기반으로 계산 모델을 개발함으로써.
“인간 뇌에서 영감을 얻는 것은 오늘날의 기계 학습 및 빅 데이터 응용 프로그램에 필사적으로 필요한 파괴적인 도박 룰렛 솔루션을 개발할 수있는 풍부한 통찰력과 기회를 제공합니다.”라고 Li는 말했습니다. "이것은 뇌의 주요 계산 특성을 모방함으로써 새로운 정보 처리 패러다임의 개발을 가능하게 할 것입니다."
도박 룰렛의 프로젝트는 복잡한 재발 성 스파이크 신경 네트워크의 훈련을 허용하는 스파이크 의존적 학습 메커니즘을 개발할 것입니다. 통합 된 온칩 학습, 가벼운 런타임 학습 성능 예측 및 에너지 관리를 갖춘 자체 적응 프로세서 아키텍처는 제안 된 신경 프로세서의 에너지 효율을 극대화하면서 학습 성능을 보장 할 수 있도록 개발 될 것입니다..
도박 룰렛 수신그의 경우 거의 $ 500,0009 개의 3 년간 프로젝트 중 하나 인 프로젝트는 NSF와 SRC에 의해 총 2,160 만 달러를 수여했습니다. 연구해야 할 주제는 LI와 같은 고급 뇌에서 영감을 얻은 도박 룰렛터 아키텍처에서 하이브리드 디지털 아날로그 설계에 이르기까지 다양합니다.
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