“e-propでは、分散型アプローチをとることでニューロン間の処理の模倣に成功。エネルギー消費を抑えつつ、既存の機械学習アプローチと同程度のパフォーマンスを発揮するとのこと。”

misshiki のブックマーク 2020/07/22 15:23

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4688833184481549634/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/techable.jp/archives/132111" data-original-href="https://techable.jp/archives/132111" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Ftechable.jp%2Farchives%2F132111" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">人間の脳を真似た省エネ設計の機械学習アルゴリズム「e-prop」が登場！ | Techable(テッカブル)</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD">人工知能</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0">ディープラーニング</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">“e-propでは、分散型アプローチをとることでニューロン間の処理の模倣に成功。エネルギー消費を抑えつつ、既存の機械学習アプローチと同程度のパフォーマンスを発揮するとのこと。”</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20200722#bookmark-4688833184481549634"><span class="datetime-body">2020/07/22 15:23</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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