W poprzednim życiu pracowałem nad chipami bardzo podobnymi do tych. Są niesamowicie energooszczędne i bardzo szybkie. Jednym z największych ograniczeń jest to, że jednostki mają tylko lokalne możliwości uczenia się i w związku z tym cierpią na te same problemy, co maszyny Boltzmanna Hintona (brak globalnej konwergencji straty na warstwach). Mówiąc to, mogą być w stanie połączyć te jednostki z warstwą neuronową z propagacją wsteczną na górze — jak model mieszany. Może staną się częścią większych jednostek przetwarzania neuronowego. Dobra robota @BasedBeffJezos!