深度学习突破：基于内存计算的二阶训练

这项研究通过展示使用内存计算进行二阶训练的能力，突出了深度学习的重大进步。这可能会导致深度神经网络更快、更有效地训练，从而影响各种应用。

• •证明了使用内存模拟矩阵计算的二阶训练的首次成功实现。
• •加速深度神经网络训练过程的潜力。
• •为更高效、更强大的 AI 模型开辟道路。