Предложен способ создания нейросетей из логических вентилей

Нейросети, запрограммированные в «железе» компьютеров, могут быстрее распознавать изображения с меньшим расходом энергии.
Специалисты из Стэнфорда разработали стратегию создания быстрых и экономичных нейросетей из логических вентилей.
Нейросети состоят из перцептронов, упрощенных моделей нейронов человеческого мозга, которые потребляют много энергии.
Создание сети из аппаратных компонентов может сократить затраты и снизить трафик между компьютерами и серверами.
Вентильные сети хуже справляются с задачами маркировки изображений, но могут открыть интересные возможности машинного обучения.
Некоторые участники конференции сомневаются в способности вентильных сетей выполнять практические задачи.
Питерсон планирует продолжить исследования в области сетей из логических вентилей и создать «аппаратную базовую модель» для распознавания изображений.