人工智能是近年來發(fā)展最快的技術(shù)領(lǐng)域之一，在廣泛的行業(yè)和領(lǐng)域都有應(yīng)用。開發(fā)強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一是創(chuàng)建能夠?qū)崟r(shí)、高精度執(zhí)行復(fù)雜模式識(shí)別任務(wù)的計(jì)算系統(tǒng)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，許多研究人員和公司都轉(zhuǎn)向了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，它在實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)方面表現(xiàn)出了巨大的前景。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在功率和效率方面仍然有限，并且通常需要大量的計(jì)算資源才能運(yùn)行。
據(jù)悉，微美全息通過硬件實(shí)現(xiàn)的憶阻器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，是指完全在硬件中實(shí)現(xiàn)的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用憶阻器作為主要計(jì)算元件。憶阻器是記憶電阻器的縮寫，是一種可用于構(gòu)建人工突觸的電子元件，可用于以類似于人腦工作方式的方式存儲(chǔ)和處理信息。
CNN是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常用于圖像和模式識(shí)別任務(wù)。它由多層相互連接的神經(jīng)元組成，每層對(duì)輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行不同類型的計(jì)算。CNN中的層通常包括卷積層、池化層和完全連接層。在硬件實(shí)現(xiàn)的CNN中使用憶阻器可以提供優(yōu)于傳統(tǒng)的基于軟件的實(shí)現(xiàn)。憶阻器可以并行執(zhí)行計(jì)算，這可以大大提高網(wǎng)絡(luò)的速度，同時(shí)也很節(jié)能，因?yàn)樗鼈冞\(yùn)行所需的功率很小，并且可以密集地組裝在一起，以創(chuàng)建一個(gè)高性能的計(jì)算系統(tǒng)。
WIMI微美全息通過硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的憶阻器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些網(wǎng)絡(luò)使用憶阻器作為實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)突觸的主要計(jì)算元件，使它們能夠以非常低的功耗并行執(zhí)行計(jì)算。該技術(shù)使計(jì)算非常高效，適合部署在實(shí)時(shí)應(yīng)用中，如自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)圖像分析、機(jī)器人、安全和監(jiān)控、工業(yè)自動(dòng)化和自然語言處理。
硬件實(shí)現(xiàn)的憶阻器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)通過使用憶阻器作為實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元和突觸的主要計(jì)算元件來工作。憶阻器是一種電子元件，可以用來存儲(chǔ)和處理信息，其方式與人腦的工作方式相似。基于憶阻器的CNN通常由多層互連的神經(jīng)元組成，每層對(duì)輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行不同類型的計(jì)算。CNN中的層通常包括卷積層、池化層和完全連接層。在卷積層中，輸入數(shù)據(jù)與一組可學(xué)習(xí)濾波器進(jìn)行卷積，以從輸入中提取特征。然后，卷積層的輸出通過非線性激活函數(shù)，例如ReLU(整流線性單元)，以將非線性引入網(wǎng)絡(luò)。在池化層中，對(duì)卷積層的輸出進(jìn)行下采樣，以減少特征圖的空間維度，并使網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的小變化更具魯棒性。在完全連接的層中，池化層的輸出被平坦化，并通過一組可學(xué)習(xí)的權(quán)重來產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)的最終輸出。
WIMI微美全息基于硬件憶阻器的CNN和傳統(tǒng)的基于軟件的CNN之間的關(guān)鍵區(qū)別在于，基于憶阻的CNN使用憶阻器來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元和突觸。憶阻器可以以電阻值的形式存儲(chǔ)信息，并且可以被編程以執(zhí)行不同類型的計(jì)算，例如乘法、加法和閾值。這允許基于憶阻器的CNN以非常低的功耗并行地執(zhí)行計(jì)算。一個(gè)完全硬件實(shí)現(xiàn)的憶阻器CNN通過利用憶阻的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)創(chuàng)建一個(gè)高效、強(qiáng)大的計(jì)算系統(tǒng)來執(zhí)行復(fù)雜的模式識(shí)別任務(wù)。
WIMI微美全息致力于開發(fā)完全硬件實(shí)現(xiàn)的憶阻器CNN，并在推進(jìn)該領(lǐng)域的最新技術(shù)方面取得了重大進(jìn)展。開發(fā)了一個(gè)獨(dú)特的技術(shù)框架，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與憶阻器的獨(dú)特財(cái)產(chǎn)結(jié)合起來，創(chuàng)建了一個(gè)高效、強(qiáng)大的計(jì)算系統(tǒng)，用于執(zhí)行復(fù)雜的模式識(shí)別任務(wù)。同時(shí)，積極優(yōu)化該技術(shù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和訓(xùn)練算法，以提高基于憶阻器的細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和準(zhǔn)確性。通過測(cè)試在各種應(yīng)用中表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能，包括圖像識(shí)別、對(duì)象檢測(cè)和自然語言處理。
隨著技術(shù)的不斷完善，WIMI微美全息通過硬件實(shí)現(xiàn)的憶阻器細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域，可能產(chǎn)生的潛在的巨大影響。完全硬件實(shí)現(xiàn)的憶阻器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代表著人工智能領(lǐng)域向前邁出的重要一步，有可能徹底改變我們處理復(fù)雜模式識(shí)別任務(wù)的方式。WIMI微美全息致力于突破這項(xiàng)技術(shù)的極限。相信，硬件實(shí)現(xiàn)的憶阻器細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將在開發(fā)強(qiáng)大高效的人工智能系統(tǒng)中發(fā)揮越來越重要的作用，并期待著該領(lǐng)域的持續(xù)增長和發(fā)展。
