Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch

0,084 EUR
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18:58:19 Uhr, Lang & Schwarz
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Kommentare 43.108
G
Gast-747362601, 25.06.2022 8:49 Uhr
0
https://interestingengineering.com/supercomputer-brain-scale-174-trillion-parameters
Dallas
Dallas, 24.06.2022 22:29 Uhr
0
Letzter gehört mit zum ersten 🤪🆘️
Dallas
Dallas, 24.06.2022 22:28 Uhr
1
https://www.cnx-software.com/2022/06/23/maaxboard-8ulp-sbc-leverages-nxp-i-mx-8ulp-cortex-a35-m33-soc-for-edge-audio-and-hmi-applications/
Dallas
Dallas, 24.06.2022 22:27 Uhr
1
M1,M2 und M3 für #Ladenbauer bestimmt interessant zu lesen 👋🍻
Dallas
Dallas, 24.06.2022 22:25 Uhr
1
https://www.macrumors.com/guide/m1-vs-m2-chip/
Dallas
Dallas, 24.06.2022 22:25 Uhr
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Besonders der letzte Absatz sehr interessant ☝️🤖
Dallas
Dallas, 24.06.2022 22:23 Uhr
1
https://www.computerbase.de/2022-06/tsmc-symposium-2022/
Dallas
Dallas, 24.06.2022 22:23 Uhr
0
Für die Techniker hier ,riecht nach BrainChip 🤔
Dallas
Dallas, 24.06.2022 22:22 Uhr
1
https://www.avnet.com/wps/portal/us/products/avnet-boards/avnet-board-families/maaxboard/maaxboard-8ulp/
G
Gast-753035001, 24.06.2022 20:57 Uhr
2

ich meine nicht die verarbeitung oder erweitern/trainieren des modells sondern die verifikation des modells (wozu auch der update-prozess gehört). dies ist so nebenbei auch heutzutage bereits eine grosse herausforderung. ein sehr gut geschriebener artikel dazu: https://www.oreilly.com/content/interpreting-predictive-models-with-skater-unboxing-model-opacity/. sehr einfach gesagt ist ein modell einfach eine mathematische operation. bisher (in der von neumann architektur) musste man ein modell interpretieren können und darin zusammenhänge etc. verstehen. im SNN (neuromorphen architektur) bereich besitzt jedes neuron ein eigenenes modell. man muss also eine ganze kette an modellen verstehen um die zusammenhänge usw. verstehen zu können. dies macht die komplexität aus. da sich jedes modell nun auch noch anders entwickelt bringen visuelle interpretationen (https://www.nature.com/articles/s41598-021-98448-0) auch nur bedingt etwas und insgesamt macht dies (gemäss meinem wissensstand) ein update-prozess nicht ganz unkompliziert

Da komme ich an die Grenzen von meinem technischen Verständnis. Wie ich es verstehe, spielt die Interaktionsfähigkeit der Neuronen und JAST eine entscheidende Rolle. Hier mal ein Link, wo Du vielleicht eine Antwort findest: https://thestockexchange.com.au/threads/all-roads-lead-to-jast.1098/ Du kannst dort auch mal direkt den User uiux anschreiben, der ist wirklich tief in der Materie.
chef_
chef_, 24.06.2022 18:19 Uhr
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ich meine nicht die verarbeitung oder erweitern/trainieren des modells sondern die verifikation des modells (wozu auch der update-prozess gehört). dies ist so nebenbei auch heutzutage bereits eine grosse herausforderung. ein sehr gut geschriebener artikel dazu: https://www.oreilly.com/content/interpreting-predictive-models-with-skater-unboxing-model-opacity/. sehr einfach gesagt ist ein modell einfach eine mathematische operation. bisher (in der von neumann architektur) musste man ein modell interpretieren können und darin zusammenhänge etc. verstehen. im SNN (neuromorphen architektur) bereich besitzt jedes neuron ein eigenenes modell. man muss also eine ganze kette an modellen verstehen um die zusammenhänge usw. verstehen zu können. dies macht die komplexität aus. da sich jedes modell nun auch noch anders entwickelt bringen visuelle interpretationen (https://www.nature.com/articles/s41598-021-98448-0) auch nur bedingt etwas und insgesamt macht dies (gemäss meinem wissensstand) ein update-prozess nicht ganz unkompliziert
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