Зачем нужны спайковые нейросети?
1) спайковые нейросети энергоэффективны, активируются более разряжено (sparse) и требуют меньшей вычислительной мощности
Так работает наш мозг, а он очень энергоэффективен (хотя, по моим наблюдением, далеко не у всех)
2) нет разделения на «обучение» и «инференс». То есть сети не обучаются а потом используются, а одновременно обучаются и используются ВСЕГДА, то есть реагируют на изменяющуюся обстановку. Можно, конечно, предотвращать продолжающееся обучение, и это бонус по сравнению с биологической формой. Хотя у некоторых дебилов индивидов все же получается.
3) параллельная обработка и высокая пропускная способность. Каждый суслик агроном нейрон самостоятелен и не требует общей памяти и общего доступа к памяти в том виде, как это сейчас происходит в наших компьютерах. Это и затык и преимущество одновременно. И вот поэтому появились нейроморфные чипы. Но об этом чуть позже.
4) устойчивость к шуму и более выгодное (непрерывное) кодирование. Теперь между нулем и единичкой бывает "немного беременна".
5) впечатляющая масштабируемость задешево. За счет отсутствия необходимости синхронизации и контролируемого доступа к памяти, можно напихать мощностей, на сколько форм фактор, бюджет и задача позволит. Не все так радужно, но потолок еще не скоро встретится.
1) спайковые нейросети энергоэффективны, активируются более разряжено (sparse) и требуют меньшей вычислительной мощности
Так работает наш мозг, а он очень энергоэффективен (хотя, по моим наблюдением, далеко не у всех)
2) нет разделения на «обучение» и «инференс». То есть сети не обучаются а потом используются, а одновременно обучаются и используются ВСЕГДА, то есть реагируют на изменяющуюся обстановку. Можно, конечно, предотвращать продолжающееся обучение, и это бонус по сравнению с биологической формой. Хотя у некоторых дебилов индивидов все же получается.
3) параллельная обработка и высокая пропускная способность. Каждый суслик агроном нейрон самостоятелен и не требует общей памяти и общего доступа к памяти в том виде, как это сейчас происходит в наших компьютерах. Это и затык и преимущество одновременно. И вот поэтому появились нейроморфные чипы. Но об этом чуть позже.
4) устойчивость к шуму и более выгодное (непрерывное) кодирование. Теперь между нулем и единичкой бывает "немного беременна".
5) впечатляющая масштабируемость задешево. За счет отсутствия необходимости синхронизации и контролируемого доступа к памяти, можно напихать мощностей, на сколько форм фактор, бюджет и задача позволит. Не все так радужно, но потолок еще не скоро встретится.