新忆阻型原子将会改善性能的神经网络
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<神经计算机网络的基础上，它是建立的人工智能设计其核心以及他们解剖的祖先。 为了对艾学到新的东西，我们需要加强老的和创新之间的关系元素的神经网络。 在目前的技术水平发展到建立能力的神经网络变得更加困难。 但是，帮助可以来自新忆阻由美国物理研究所(AIP).
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<忆阻—；是一件可以改变性取决于通过电荷，以便它可以作为一个数据仓库，一个非常简化的形式让人想起工作的神经元和突的大脑。 和元素名来自合并两个单词-存储和电阻。
<根据报纸上的网站，一组研究人员从API已经开发出一种新型的"电子突"，其中包括一个忆阻的基础上硼的氮化物厚度只有1原子。 据提交人称伊凡雷斯*桑切斯Esqueda，
<大段引用><"现在，有极大的兴趣在采用新的类型的材料忆阻的。 我们已显示我们的装置可以工作以及在该领域中的神经形态计算应用程序。"
<事实上，决定将该忆阻在subnanometric一级所决定的问题的节能。 事实上，该阵列的微观忆阻为10,000倍以上的能源效率比任何现有的类似物。
<大段引用><"事实证明，如果你启动数量的增加并行设备—；你将会收到大量增加准确的计算，同时保留相同的消费水平。"
<现在，一组科学家想要使用一种新的"电子神经突触"执行各种任务，包括模式识别和图像。 还在未来不排除它们的应用领域的深刻的机学习。
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