研究人员展示人工神经网络中的多模态晶体管
英国萨里大学（University of Surrey）的研究人员报告了模拟人脑的人工神经网络中多模态晶体管（MMT）的概念验证演示。
研究人员使用测量和模拟的多模态晶体管数据来训练人工神经网络以识别手写数字，并将结果与软件的内置修正线性单元（ReLU）进行比较，证实了多模态晶体管器件在薄膜判定（thin-film decision）和分类电路中的潜力，未来可用于人工智能应用。获取更多前沿科技 研究进展 访问：https://byteclicks.com
相关研究结果发表在同行评审期刊《科学报告》上（Scientific Reports）。
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