盖世汽车讯 人工智能现已成为日常生活的一部分，随之而来的是对更大、更复杂模型的迫切需求。然而，对日益增长的计算能力和运算性能的需求，正以超越传统计算机所能提供的速度快速攀升。为突破这些限制，研究正转向创新技术领域，例如物理神经网络，这类模拟电路直接利用物理定律来处理信息。
据外媒报道，米兰理工大学、洛桑联邦理工学院(the ?cole Polytechnique Fédérale in Lausanne)、斯坦福大学(Stanford University)、剑桥大学(the University of Cambridge)及马克斯·普朗克研究所(the Max Planck Institute)等国际机构在期刊《自然(Nature)》上联合发表题为《物理神经网络的训练(Training of Physical Neural Networks)》的论文，详细阐述了物理神经网络训练研究的各个阶段。
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