Séance de cours

Bâtir des réseaux neuraux physiques

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Dans cours

MSE-806: Spin-based devices for neuromorphic computing

The course entails a 5-days-program with lectures and exercises about spin-based computing and novel spin texture-based computing devices. An additional round table discussion and journal club session provide further knowledge about recent trends and chall ...

Description

Cette séance de cours explore les défis de la construction de réseaux neuronaux physiques, en mettant l'accent sur des aspects clés tels que la taille du modèle, la densité des connexions et la capacité de formation. L'instructeur discute du besoin de profondeur dans les réseaux, les connexions à longue portée et la densité de connexion élevée. La séance de cours se penche sur les limites des systèmes physiques dans la réalisation de ces exigences et présente des solutions innovantes à l'aide de spintronics et de calcul neuromorphe. La présentation porte sur des sujets tels que la spintronics, l'informatique neuromorphe et l'intégration de technologies émergentes pour la construction de réseaux neuronaux complexes.

Enseignant·e

Dirk Grundler

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Réseau de neurones artificiels

Concepts associés (32)

Calcul par réservoir

Le calcul par réservoir (de l'anglais reservoir computing) est un cadre de calcul dérivé de la théorie des réseaux de neurones récurrents qui mappe un ou plusieurs signaux d'entrée dans des espaces de calcul de dimension supérieure grâce à la dynamique d'un système fixe et non linéaire appelé réservoir . Une fois que le signal d'entrée est introduit dans le réservoir, qui est traité comme une « boîte noire », un simple mécanisme de lecture est entraîné pour lire l'état du réservoir et le mapper à la sortie souhaitée.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

Rétropropagation du gradient

En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la rétropropagation du gradient est une méthode pour entraîner un réseau de neurones. Elle consiste à mettre à jour les poids de chaque neurone de la dernière couche vers la première. Elle vise à corriger les erreurs selon l'importance de la contribution de chaque élément à celles-ci. Dans le cas des réseaux de neurones, les poids synaptiques qui contribuent plus à une erreur seront modifiés de manière plus importante que les poids qui provoquent une erreur marginale.

Neuromorphic engineering

Neuromorphic computing is an approach to computing that is inspired by the structure and function of the human brain. A neuromorphic computer/chip is any device that uses physical artificial neurons to do computations. In recent times, the term neuromorphic has been used to describe analog, digital, mixed-mode analog/digital VLSI, and software systems that implement models of neural systems (for perception, motor control, or multisensory integration).

Physical neural network

A physical neural network is a type of artificial neural network in which an electrically adjustable material is used to emulate the function of a neural synapse or a higher-order (dendritic) neuron model. "Physical" neural network is used to emphasize the reliance on physical hardware used to emulate neurons as opposed to software-based approaches. More generally the term is applicable to other artificial neural networks in which a memristor or other electrically adjustable resistance material is used to emulate a neural synapse.

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Séances de cours associées (64)

Computing neuromorphe : concepts et implémentations matérielles

Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.

Réseaux neuronaux profonds : optimisation et approximation

Explore l'optimisation et l'approximation dans les réseaux neuronaux profonds, y compris le contrôle optimal et les expériences numériques.

Réseaux neuronaux : formation et activation

Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Splines et apprentissage automatique

Explore l'apprentissage supervisé comme un problème mal posé et l'intégration de splines adaptatives clairsemées dans les architectures neurales.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond

Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.

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Types of artificial neural networks

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Neuromorphic engineering

Physical neural network

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