Реter Konow : 물론 양자 컴퓨터의 발전이 정체된 것은 이상한 일입니다. 그들은 놀랍고 신과 같은 결과를 약속했지만 모든 것이 조용했습니다. 중첩의 양자적 성질로 인해 비트 콤플렉스 상태의 모든 조합을 순식간에 펼치지만 암호를 깨는 것 외에는 아직 응용이 발견되지 않았다...
그리고 위의 기술이 흥미로운 것은 연산의 속도나 정확도가 높아서가 아니라 메모리와 프로세서를 하나로 합치려고 하기 때문이다. 개념적으로 성공하면 AI의 돌파구가 보장되며 시스템이 디지털이든 아날로그든 그렇게 중요하지 않다.
데이터와 절차를 결합합니다. Quantum은 여러 상태에서만 더 낫지만 절차와 데이터도 동일한 어레이/메모리에 있고 이에 대한 액세스는 순차적입니다.
Реter Konow : 글쎄, 이 기사는 작업 속도를 몇 배나 높이는 것에 대해 씁니다. 나는 이 진술이 기술적으로 무엇을 기반으로 하는지 모르지만 지금은 믿습니다 ...
기사에 따르면 ""아날로그" 기술을 사용하면 디지털 0 및 1 형식의 데이터를 사용할 때보다 정확도가 낮다는 가정으로 벡터 행렬을 곱할 때 거의 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. " 정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열에 따라 부동하며 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다. 대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
elibrarius : 기사에 따르면 ""아날로그" 기술을 사용하면 디지털 0 및 1 형식의 데이터를 사용할 때보다 정확도가 낮다는 가정으로 벡터 행렬을 곱할 때 거의 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. " 정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열, 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다. 대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
이 기술의 본질은 프로세서와 메모리의 작업을 하나의 전체로 통합하는 것이라고 생각합니다. 그것이 아날로그인지, 디지털인지, 빠르고, 느린지는 그렇게 중요하지 않습니다. 효율성이 증가하고 작업 방식이 개선되지만 방향 자체가 가장 중요하고 올바른 방향입니다.
또한 주변 온도가 아날로그 신호(알려져 있음)의 개방성과 진폭에 이러한 영향을 미치는 경우 현재 온도 종속 저항을 수정하여 수정될 것이라고 생각합니다.
elibrarius : 기사에 따르면 ""아날로그" 기술을 사용하면 디지털 0 및 1 형식의 데이터를 사용할 때보다 정확도가 낮다는 가정으로 벡터 행렬을 곱할 때 거의 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. " 정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열에 따라 부동하며 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다. 대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
글쎄요, 일반적으로 멋지네요. 목표를 설정하면 같은 슈뢰딩거 방정식의 아날로그 변환기를 조립할 수 있지만 간단한 수학 함수를 구현하는 것은 어렵지 않지만 작고 많이 만드는 것은 여전히 같은 작업입니다) 1987년에 그는 레이저 거리 측정기로 졸업장을 썼고, 그래서 나는 24개 요소로 된 CCD 매트릭스를 가지고 있었고, 그런데 나는 최대 1mm까지 측정했습니다.))))
물론 양자 컴퓨터의 발전이 정체된 것은 이상한 일입니다. 그들은 놀랍고 신과 같은 결과를 약속했지만 모든 것이 조용했습니다. 중첩의 양자적 성질로 인해 비트 콤플렉스 상태의 모든 조합을 순식간에 펼치지만 암호를 깨는 것 외에는 아직 응용이 발견되지 않았다...
데이터와 절차를 결합합니다. Quantum은 여러 상태에서만 더 낫지만 절차와 데이터도 동일한 어레이/메모리에 있고 이에 대한 액세스는 순차적입니다.
데이터와 절차를 결합합니다. Quantum은 여러 상태에서만 더 낫지만 절차와 데이터도 동일한 어레이/메모리에 있고 이에 대한 액세스는 순차적입니다.
https://3dnews.ru/1015293
돌파구가 오고 있습니다. 이 기술이 동일한 혁신적인 ML 프레임워크와 결합될 때 우리는 새로운 세대의 AI를 갖게 됩니다.
저전력 소비가 핵심인 것 같습니다. 또 다른 해인 2012년에 BBC는 신경망의 프로세스에 대해 보여주었습니다. 사실, 컴퓨팅 능력 측면에서 현대 프로세서에 대한 경쟁은 확실히 그런 비율이 아닐 것입니다. 글쎄, 적어도 지금은.
저전력 소비가 핵심인 것 같습니다. 또 다른 해인 2012년에 BBC는 신경망의 프로세스에 대해 보여주었습니다. 사실, 컴퓨팅 능력 측면에서 현대 프로세서에 대한 경쟁은 확실히 그런 비율이 아닐 것입니다. 글쎄, 적어도 지금은.
글쎄, 이 기사는 작업 속도를 몇 배나 높이는 것에 대해 씁니다. 나는 이 진술이 기술적으로 무엇을 기반으로 하는지 모르지만 지금은 믿습니다 ...
정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열에 따라 부동하며 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다.
대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
기사에 따르면 ""아날로그" 기술을 사용하면 디지털 0 및 1 형식의 데이터를 사용할 때보다 정확도가 낮다는 가정으로 벡터 행렬을 곱할 때 거의 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. "
정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열, 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다.
대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
기사에 따르면 ""아날로그" 기술을 사용하면 디지털 0 및 1 형식의 데이터를 사용할 때보다 정확도가 낮다는 가정으로 벡터 행렬을 곱할 때 거의 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. "
정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열에 따라 부동하며 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다.
대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
글쎄요, 일반적으로 멋지네요. 목표를 설정하면 같은 슈뢰딩거 방정식의 아날로그 변환기를 조립할 수 있지만 간단한 수학 함수를 구현하는 것은 어렵지 않지만 작고 많이 만드는 것은 여전히 같은 작업입니다) 1987년에 그는 레이저 거리 측정기로 졸업장을 썼고, 그래서 나는 24개 요소로 된 CCD 매트릭스를 가지고 있었고, 그런데 나는 최대 1mm까지 측정했습니다.))))
계산의 거칠기는 수량에 의해 결정됩니다.