Мемристоры против узлов нейронной сети, в чем разница?

Question

Зная об ИИ очень мало, просто немного озадачен утверждением, что мемристоры могут в конечном итоге привести к ИИ, который будет равняться и, вероятно, передавать мощность человеческого мозга.

Итак, чем же отличаются мемристоры (аппаратные средства) от узлов нейронной сети (программные средства)?

Вполне возможно, что эти два понятия совершенно не связаны, но, учитывая, что я понимаю, что нейронные сети используются для симуляции "био-нейронных сетей", мне кажется, что мемристоры - это просто версия Silco био-версии, которую имитирует нейронная сеть. сетей.

Причина, по которой я спрашиваю, заключается в том, что, если они очень близки или имеют одинаковую концепцию (то есть они отличаются только реализацией), не представляю, как можно утверждать, что мемристоры уменьшат разрыв в ИИ.

Answer 1

нейронные сети способны формировать новые соединения. Оборудование не может сделать это.

Мемристоры гораздо полезнее для создания быстрой энергонезависимой памяти. В будущем не будет оперативной памяти и хранилища, а будет объединенная память.

Answer 2

Предполагается отойти от архитектуры фон Неймана; узел памяти может быть вычислительным узлом. Да, фундаментальный сдвиг. Это также позволяет другие логические операции, которые позволяют AI с другой точки зрения.

Answer 3

Мемристоры позволяют вычислять в памяти, например, они могут ускорить умножение матрицы на вектор (MVM), побитовые операции и операции поиска. Кроме того, мемристор - это энергонезависимая память высокой плотности.

Поскольку расчетным шаблоном слоя свертки является MVM, а полностью подключенный слой требует большой памяти, мемристоры могут ускорять как сверточные, так и полностью подключенные слои. Таким образом, мемристоры могут обеспечить эффективное аппаратное ускорение нейронных сетей свертки и других вариантов нейронных сетей.

Тем не менее, современные реализации мемристоров также имеют ряд проблем, таких как низкая надежность, серьезные ошибки. См. мой обзорный документ для получения более подробной информации об использовании мемристоров для ускорения нейронных сетей и обсуждения текущих проблем.