
Инженеры из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре впервые создали искусственную нейронную сеть целиком на основе мемристоров — резисторов «с эффектом памяти». В перспективе аналогичные устройства, но большего масштаба, могут в ряде приложений заменить традиционные транзисторные чипы. Работа опубликована в Nature.Мемристоры — это микроэлектронные элементы, которые могут изменять свое сопротивление в зависимости от величины тока, который проходил через них до этого. Таким образом, они обладают «памятью», поэтому им прочат будущее в качестве запоминающих устройств или микрочипов.Одной из областей микроэлектроники, где требуется функция памяти, является разработка чипов, имитирующих работу головного мозга. Такие устройства востребованы в машинном обучении и анализе больших и/или сложных массивов данных.Одну из основных задач машинного обучения можно сформулировать следующим образом: пусть есть входящие данные x, которые соответствуют решению y, например, картинка (x), на которой изображена одна буква (y). Цель — создать программу f(x), так, чтобы она по заданной картинке «узнавала» букву. Такая программа является необходимым блоком в софте для автоматического распознавания текстов.Само обучение — это настройка внутренних параметров программы так, чтобы для любого заданного x ее «ответ» f(x) был как можно ближе к «правильному» y. Например, хорошо «обученная» программа должна с большой вероятностью распознавать буквы из разных шрифтовых наборов.Существует несколько методов обучения программ, один из них — обучение «с учителем» (supervised learning). В этом случае программе предлагается распознавать x, для которых есть известный правильный ответ y. В том случае, если программа ошиблась, ей об этом сообщают, и цикл начинается снова. Чем больше периодов обучения прошла программа, тем точнее она будет распознавать x, для которых неизвестен правильный ответ y.
