Physik löst ein Trainingsproblem für künstliche neuronale Netzwerke

Physik löst ein Trainingsproblem für künstliche neuronale Netzwerke

Die Veröffentlichungen von Xue et al. in Nature (2024), McMahon in Nature Rev. Phys. (2023), Ross et al. in Nature Nanotechnol. (2023), Ambrogio et al. in Nature (2023), Lee, Mulder & Hopkins in Science Robotics (2022), Marković, Mizrahi, Querlioz & Grollier in Nature Rev. Phys. (2020), Wright et al. in Nature (2022) und Scellier, Ernoult, Kendall & Kumar in Adv. Neural Inf. Proc. Syst. (2023) bieten Einblick in verschiedene Forschungsbereiche.

Die Studien befassen sich mit Themen wie Nanotechnologie, Robotik, physikalischen Phänomenen und neuronalen Informationsverarbeitungssystemen. Marković et al. und Wright et al. diskutieren in ihren Artikeln die Physik und Technologieentwicklung, während Lee, Mulder & Hopkins einen Schwerpunkt auf Robotik legen.

Die Artikel sind in renommierten Fachzeitschriften wie Nature, Nature Rev. Phys., Nature Nanotechnol. und Sci. Robot. veröffentlicht. Einige der Veröffentlichungen sind auch über PubMed zugänglich, was ihre Bedeutung für die wissenschaftliche Gemeinschaft unterstreicht.

Die Arbeiten von Scellier, Ernoult, Kendall & Kumar in Adv. Neural Inf. Proc. Syst. (2023) sind online verfügbar und bieten weiterführende Informationen zu neuronalen Informationsverarbeitungssystemen. Zusammenfassend bieten diese Studien einen Einblick in aktuelle Entwicklungen und Fortschritte in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen.