Publication

PCM for Neuromorphic Applications: Impact of Device Characteristics on Neural Network Performance

Concepts associés (29)

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Connectez-vous pour utiliser Chat avec Graph Search

NVM Express

thumb|Logo de NVM Express thumb|Carte NVMe de NVM Express (de l'anglais Non-Volatile Memory, on le trouve aussi de façon abrégée NVMe) est une spécification d'interface permettant à un ordinateur d'accéder à un périphérique de stockage permanent à travers un bus PCI Express. Il s'agit de donner l'accès de façon performante à la mémoire flash sans passer par le protocole disque SCSI et donc avec un temps d'accès réduit et une charge moindre pour le processeur.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Mémoire non volatile

Une mémoire non volatile est une mémoire informatique qui conserve ses données en l'absence d'alimentation électrique. On distingue plusieurs types de mémoires non volatiles : les mémoires à base de papier, par exemple les rubans perforés et les cartes perforées ; les mémoires à base de semi-conducteurs, par exemple les mémoires mortes (ROM) et les mémoires RAM non volatiles (NVRAM) ; les mémoires utilisant un support magnétique, par exemple les disquettes (floppy disks) et les disques durs (hard disks) ; les mémoires utilisant une surface réfléchissante lue par un laser, par exemple les CD et les DVD.

Random effects model

In statistics, a random effects model, also called a variance components model, is a statistical model where the model parameters are random variables. It is a kind of hierarchical linear model, which assumes that the data being analysed are drawn from a hierarchy of different populations whose differences relate to that hierarchy. A random effects model is a special case of a mixed model.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

Fixed effects model

In statistics, a fixed effects model is a statistical model in which the model parameters are fixed or non-random quantities. This is in contrast to random effects models and mixed models in which all or some of the model parameters are random variables. In many applications including econometrics and biostatistics a fixed effects model refers to a regression model in which the group means are fixed (non-random) as opposed to a random effects model in which the group means are a random sample from a population.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Réseau neuronal convolutif

En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.

Computer memory

Computer memory stores information, such as data and programs for immediate use in the computer. The term memory is often synonymous with the term primary storage or main memory. An archaic synonym for memory is store. Computer memory operates at a high speed compared to storage which is slower but less expensive and higher in capacity. Besides storing opened programs, computer memory serves as disk cache and write buffer to improve both reading and writing performance.

SATA Express

SATA Express (sometimes unofficially shortened to SATAe) is a computer bus interface that supports both Serial ATA (SATA) and PCI Express (PCIe) storage devices, initially standardized in the SATA 3.2 specification. The SATA Express connector used on the host side is backward compatible with the standard SATA data connector, while it also provides two PCI Express lanes as a pure PCI Express connection to the storage device. Instead of continuing with the SATA interface's usual approach of doubling its native speed with each major version, SATA 3.