Mise à l'échelle des algorithmes de formation perturbative compatibles avec le matériel

Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle (IA), les réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks, ANNs) ont obtenu des réalisations significatives dans de multiples domaines. Cependant, les méthodes traditionnelles d’entraînement des réseaux de neurones, en particulier l’algorithme de rétropropagat...

Machine à État Liquide à Zéro-Shot Basée sur la Mémoire Résistive pour l'Apprentissage de Données d'Événements Multimodaux

Nouveau système d’apprentissage multimodal d’événements à échantillon zéro piloté par une mémoire résistive : rapport de recherche sur la conception matérielle-logicielle conjointe Contexte académique Le cerveau humain est un réseau de neurones à impulsions (Spiking Neural Network, SNN) complexe, capable d’apprentissage à échantillon zéro (Zero-sho...

Apprentissage de la cinématique inverse à l'aide de primitives de calcul neuronales sur du matériel neuromorphique

Utilisation des principes de calcul inspirés du cerveau pour apprendre l’inverse de la dynamique sur matériel neuromorphique Contexte et motivation de la recherche Dans le domaine de la robotique moderne, la réalisation de systèmes de traitement neuromorphique à faible latence pour des agents autonomes peut avoir un immense potentiel. Cependant, la...