Das Training neuronaler Netze erfordert enorme Rechenressourcen und damit sehr viel Strom. Forschende der TU München haben eine Methode entwickelt, die hundertmal schneller und damit wesentlich energieeffizienter funktioniert: Statt schrittweise vorzugehen, werden die Parameter auf Grundlage ihrer Wahrscheinlichkeit direkt aus den Daten berechnet.
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