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東芝憑借超低功率神經(jīng)形態(tài)處理器推進了深度學(xué)習(xí)
- 東芝公司通過開發(fā)“時域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1”(TDNN)繼續(xù)履行其關(guān)于促進物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析的承諾，TDNN采用了超低功耗神經(jīng)形態(tài)半導(dǎo)體電路以執(zhí)行深度學(xué)習(xí)處理。不同于傳統(tǒng)的數(shù)字處理器，TDNN包含有大量的采用了東芝原創(chuàng)模擬技術(shù)的微小處理單元。我們在11月8日于日本舉行的A-SSCC?2016(2016年亞洲固態(tài)電路會議)會議上對TDNN作了報告，A-SSCC是由IEEE主辦的半導(dǎo)體電路技術(shù)國際會議?！ ∩疃葘W(xué)習(xí)需要大量的計算，特別是在高性能處理器上執(zhí)行計算，需要消耗大量的電能。但是若要讓傳感器和智能手
- 關(guān)鍵字： 東芝 TDNN
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