本文摘要:这个芯片是未来低功耗标准化自学加速器的基础,有了这个技术,可以给医生制作定制的医疗传感器,让电子产品理解各自的主人的不道德模式。这意味着IMEC必须开发灵活低功耗的专用自学芯片。该芯片以低功耗为中心,但Raghavan不想泄露原型产品在功耗方面的表现。

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欧洲微电子研究中心(IMEC)的研究人员最近顺利开发了可以唱歌的芯片。这个模仿神经芯片还处于原型产品阶段,但已经可以通过分析歌曲中的模式学习谱曲的规则。

听了一首歌,就能做出类似风格的曲子。当然,研发人员实现这个芯片不是为了让音乐家们退休。

这个芯片是未来低功耗标准化自学加速器的基础,有了这个技术,可以给医生制作定制的医疗传感器,让电子产品理解各自的主人的不道德模式。IMEC负责管理神经形态计算的PraveenRaghavan指出,现在的网络设备贴上了智能标签,但实际上自己的处理能力一般,这些设备必须将数据返回云分析,节约能源消耗和粉丝我们的总体目标是使人工智能更加灵活,更加适合用户。Raghavan。

这意味着IMEC必须开发灵活低功耗的专用自学芯片。降低成本也是我们的核心目标之一。

显然,作曲终于发挥了这个芯片的买一送一功能。然而,当人们找到这个作曲家自由选择音符时,他们有些奇怪,但他们的曲调风格并不前卫,整体风格仍然不能跳过西方古典音乐的框架。举个例子,在这个小费写的30秒乐曲中,可以听到很多音乐家练习曲的要素的重复,两个小节还像半音阶的即兴重复。在最后一个小节中,乐曲集中在感觉和期待的音符上。

如果你想让芯片制作歌曲,你必须循环播放一定程度的拍摄标志(即每个小节有多少节奏)和风格的歌曲。曲子的节奏和风格相反明确的话,芯片就无法识别其中的模式。Raghavan回答说,他们在训练这个小费时使用了比利时和法国的笛子曲,小费顺利控制了其规则。

更换其他拍摄标志,芯片就不会开始自学新模式。据了解,该模仿神经芯片配备了电阻RAM,存储单元是由氧化物材料制成的细丝,不会根据不同的电压条件进行倒数调整。芯片在多个训练曲中经常出现听这两个类似的音符时,可以识别其中的模式。这两个类似音符的倒数经常出现的次数越多,说明他们之间的联系就越密切,作曲时,芯片不使用这两个音符。

这样表现出大脑中神经元不同的自学方式。同时,该系统也分层,可以识别和自学更清晰的模式。该芯片以低功耗为中心,但Raghavan不想泄露原型产品在功耗方面的表现。他只是对团队对这个芯片进行了超额设计,所以能够胜任多项任务,构筑大型存储单元。

在这里,作曲的工作几乎释放了内存的能力,但将来更简单的任务不会唤起所有的创造力。未来,Raghavan的团队不会优化芯片设计。现在他们还在用文本训练这个系统,教这个小费自学语言。

Raghavan回答说,这个系统将来可以成为个人电子设备的自学加速器,同时也可以帮助其他运营神经网络的硬件。芯片的未来应用,Raghavan已经有了自己的想法,他想把芯片植入智能手表,上司这样的设备自学用户的习惯,朗读更准确的心率数值。

戴智能手表的时候,有的人戴的凸,有的人戴的松,有的人戴的方向也不同,这些要素会影响心率数值的正确性。Raghavan。Via.Spectrum.iee新智造开始了新智造广泛排行榜2017的选拔活动,公共编号:新智造对人工智能和机器人行业进行了大规模的报道、识别和调查,数十家着名的投资机构根据这些创造公司的技术实力、商业能力和成长性进行了深入的选拔,最后从多个领域分别投票决定了有潜力的成长性的创造公司。如果想参加我们的选票的话,可以通过页面的选票链接或者新的智造邮箱xinzhizao@leiphone.com联系我们原始文章允许禁止发布。

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