lazykoala498
New member
[Sản phẩm mới nhất vừa ra mắt, nhanh tay sở hữu ngay]: (https://shorten.asia/rYU7bCHj)
## Kiến trúc sâu trong bộ nhớ để học máy
** Hashtags: ** #deeplearning #Machinelearning #inmemory
Kiến trúc sâu trong bộ nhớ là một loại mạng thần kinh nhân tạo lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ chứ không phải trên đĩa.Điều này có thể cải thiện hiệu suất, vì nó làm giảm nhu cầu đọc dữ liệu từ đĩa, có thể là một quá trình chậm.Các kiến trúc trong bộ nhớ cũng có thể mở rộng hơn, vì chúng có thể dễ dàng mở rộng để xử lý các bộ dữ liệu lớn hơn.
Có một số kiến trúc trong bộ nhớ sâu khác nhau, mỗi kiến trúc có ưu điểm và nhược điểm riêng.Một số kiến trúc phổ biến nhất bao gồm:
*** Mạng lưới thần kinh ghi nhớ: ** Mạng thần kinh ghi nhớ là một loại mạng thần kinh sử dụng Memristors, là các thiết bị có thể lưu trữ và xử lý thông tin.Mạng lưới thần kinh ghi nhớ có khả năng nhanh hơn nhiều so với các mạng lưới thần kinh truyền thống, nhưng chúng vẫn đang được phát triển.
*** Kiến trúc máy tính trong bộ nhớ (IMC): ** Kiến trúc IMC sử dụng phần cứng chuyên dụng để lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ và thực hiện các tính toán trên dữ liệu đó.Kiến trúc IMC có thể rất hiệu quả, nhưng chúng cũng có thể tốn kém.
*** Kiến trúc trong bộ nhớ lai: ** Kiến trúc trong bộ nhớ lai kết hợp các tính năng tốt nhất của các mạng lưới thần kinh ghi nhớ và kiến trúc IMC.Các kiến trúc này thường hiệu quả hơn các mạng lưới thần kinh truyền thống, nhưng chúng vẫn đang được phát triển.
Kiến trúc sâu trong bộ nhớ là một cách tiếp cận mới đầy hứa hẹn để học máy.Họ cung cấp một số lợi thế tiềm năng so với các mạng lưới thần kinh truyền thống, bao gồm cải thiện hiệu suất, khả năng mở rộng và hiệu quả năng lượng.Tuy nhiên, các kiến trúc này vẫn đang được phát triển và vẫn còn phải xem chúng sẽ thực hiện như thế nào trong các ứng dụng trong thế giới thực.
## Người giới thiệu
* [Điện toán sâu trong bộ nhớ để học máy] ([1902.07274] A generalized framework to construct third order WENO weights using weight limiter functions)
* [Mạng lưới thần kinh ghi nhớ] ([1705.09202] Algebraic theories in monoidal categories)
* [Kiến trúc máy tính trong bộ nhớ cho học máy] ([1902.08180] Instability of exotic compact objects and its implications for gravitational-wave echoes)
=======================================
[Sản phẩm mới nhất vừa ra mắt, nhanh tay sở hữu ngay]: (https://shorten.asia/rYU7bCHj)
=======================================
## Deep In-Memory Architectures for Machine Learning
**Hashtags:** #deeplearning #Machinelearning #inmemory
Deep in-memory architectures are a type of artificial neural network that stores data in memory rather than on disk. This can improve performance, as it reduces the need to read data from disk, which can be a slow process. In-memory architectures are also more scalable, as they can be easily expanded to handle larger datasets.
There are a number of different deep in-memory architectures, each with its own advantages and disadvantages. Some of the most popular architectures include:
* **Memristive neural networks:** Memristive neural networks are a type of neural network that uses memristors, which are devices that can both store and process information. Memristive neural networks have the potential to be much faster than traditional neural networks, but they are still under development.
* **In-memory computing (IMC) architectures:** IMC architectures use specialized hardware to store data in memory and perform computations on that data. IMC architectures can be very efficient, but they can also be expensive.
* **Hybrid in-memory architectures:** Hybrid in-memory architectures combine the best features of memristive neural networks and IMC architectures. These architectures are typically more efficient than traditional neural networks, but they are still under development.
Deep in-memory architectures are a promising new approach to machine learning. They offer a number of potential advantages over traditional neural networks, including improved performance, scalability, and energy efficiency. However, these architectures are still under development, and it remains to be seen how they will perform in real-world applications.
## References
* [Deep In-Memory Computing for Machine Learning](https://arxiv.org/abs/1902.07274)
* [Memristive Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1705.09202)
* [In-Memory Computing Architectures for Machine Learning](https://arxiv.org/abs/1902.08180)
=======================================
[Đặt Mua Ngay Để Nhận Ngay Ưu Đãi Hấp Dẫn!]: (https://shorten.asia/rYU7bCHj)
