Thermodynamic cost of inference and learning in physical neural networks
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि भौतिक तंत्रिका नेटवर्क (physical neural networks) में अर्ध-स्थैतिक अनुमान (quasi-static inference) में कोई ऊष्मप्रवैगिक लागत नहीं आती है, पैरामीटर सीखना एक अपरिहार्य ऊर्जा व्यय वहन करता है, जिससे यह स्थापित होता है कि तंत्रिका गणना की मौलिक ऊष्मप्रवैगिक कीमत अंकगणितीय प्रसंस्करण के बजाय स्मृति भंडारण द्वारा निर्धारित होती है।