Jörn Loviscach: Simplere Rechnungen im neuronalen Netz

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Simplere Rechnungen im neuronalen Netz

2020-07-04 12:08

Man kann komplett auf Multiplikationen verzichten und stattdessen Abstände zu vorgegebenen Mustern bestimmen: AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning? Oder man schmeißt die Aktivierungsfunktionen raus und arbeitet nur noch mit Polynomen: P-nets: Deep Polynomial Neural Networks.

Kommentar vom 2020-07-04, 13:57

Könnte man nicht auch analog-elektronische Analogrechner (no pun intended) zur Berechnung von neuronalen Netzen nehmen?
Ich möchte meine BA über eine Verwendung dieser Art schon lange nicht mehr verbreitet verwendetem Analogrechner schreiben. Haben Sie sich schon einmal damit befasst? L.F.

Kommentar vom 2020-07-04, 15:27

@L.F.: Oh, Analogrechner für KI sind ein Dauerthema. Hier zwei aktuelle Sachen: Accurate deep neural network inference using computational phase-change memory und Accelerated Analog Neuromorphic Computing. Das ist allerdings alles mangels Hardware nicht zu Hause zu machen – und in der Cloud noch nicht zu haben. Insofern derzeit akademisch. J.L.

Kommentar vom 2020-07-04, 17:20

@J.L. Vielen Dank!

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