哈萨尼表示,他创建的的「液态」网络的流动性,使其对意外或噪声数据更有弹性——比如大雨遮挡了自动驾驶汽车上的摄像头的视野。哈萨尼说,他的「液态」网络避开了其他神经网络常见的不可思议之处:「只是使用微分方程改变一个神经元的表现形式,你就可以探索某种程度的复杂性,否则,你将永远无法实现探索」。 目前液态网...
从工作原理来看,该芯片利用了液态水分子的特殊极化特性。神经元作为芯片的基本组成部分,能够利用极化传递函数来构建天然的互联,这种独特的信号传输方式不仅可以完成复杂的计算任务,还能极大地降低能耗,尤其是在乘加运算等核心操作中表现出了出色的节能效果。这对于当前AI系统中面临的能耗问题,无疑是一个极具吸引力的解决...