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AI モデルの構築をさらに進めていくと、フォン ノイマン アーキテクチャにはいくつかの制限があるようです。現実のシナリオでは、ニューロンは大量に機能し、情報はネットワークに保存されます。ニューロンには、他のニューロンとの何千もの入力および出力接続があり、そのうちのいくつかは弱く、他のニューロンは強力です。それらが一緒に発火すると、接続パスの重みに基づく信号が作成され、それに応じて他のニューロンが発火するパターンが生じます。情報を格納する単一のユニットはありません。

主な違いは、フォン ノイマン モデルのように情報の保存/検索と計算の間に矛盾がないことです。

  1. 現在、市場または研究分野で、異なるアーキテクチャを使用するシステムはありますか?
  2. 簡単な方法で、別のフレームワークを簡単に参照または提案できる人はいますか?
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手始めに、これについて広い視野で説明している非常に興味深い記事をお勧めします。

より技術的なレベルでは、Ganguly らの研究をお勧めします。https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8697354/

これらがあなたにとって興味深いものであることを願っています。

于 2020-04-20T21:57:46.540 に答える