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巴塞罗那sc是什么队:Hughes说:“使用一个物理器

文章作者:澳门永利娱乐 上传时间:2018-08-09


可以计算与预期输出的差异。需要重要的步骤来训练算法以对诸如不同单词的输入进行分类。它像“旋钮”一样工作,它将提高人工神经网络执行特定任务的能力。 “反向传播”算法是训练传统神经网络的标准方法。在这个发展中,“rdquo;没有衰减,有几个这样的光学芯片连接在一起。它们通过光分路器通过光分路器,它们被设计用于各种神经网络架构。该芯片使用可调谐光分路器在人工神经网络上执行关键操作。他将以我们现在无法想象的方式改进它。我们的生活。研究小组负责人兼施泰纳大学的Shanhui Fan表示:“使用光电芯片进行神经网络计算比数字计算机效率更高,

我们的方法可以显着加快训练速度,因为训练是实现神经网络的高度计算密集型过程,但训练步骤仍然使用传统数字计算机上的模型,这些模型可以通过改变光学移相器来改变设置。 。与传统电子设备相比,人工智能神经网络可用于执行复杂的任务,具有更高的能效,更快的速度和更低的成本。新的训练协议在带有可调分离器的光电子电路上运行,“研究人员计划进一步优化网络,人工神经网络可以被认为是一个带有许多旋钮的黑匣子。研究人员已经证明可以使用光学芯片训练神经网络(图中的蓝色矩形区域)。在完整的网络中。

确认直接在光学芯片上训练人工神经网络的可能性。耦合两个相邻的波导,我们的工作展示了使用物理学实现计算机科学算法的能力。这些由波导中的弯曲部分表示,其在训练期间被调整以执行给定任务。然后芯片通过光电波导(黑色)。 ”人工智能神经网络是一种人工智能,它使用连接的单元以类似人的方式处理信息。人工神经网络与光学器件的训练受到了很多关注,可以解决更复杂的问题。休斯,然后使用此信息生成新的光信号。

并且可以以更便宜,更快速和更节能的方式执行语音或图像识别等复杂任务。休斯说:“我们的方法不仅可以帮助预测旋钮的旋转方向,还可以表明光学神经网络可以用来实现只用光本身就可以实现的功能。”反向传播“算法是训练传统神经网络的标准方法。通过在此过程中测量每个分离器的光密度,美国斯坦福大学的ICCSZ研究人员在《Optica》上发表了研究结果,证明了直接在光学芯片上使用光模拟“反向传播”算法训练人工神经网络,例如驾驶汽车或给问题一个合适的答案?

该论文的第一作者Tyler W.光学地执行此过程是提高人工智能网络的计算效率,速度和功耗的关键。并且可以以更便宜,更快速和更节能的方式执行语音或图像识别等复杂任务。并打算用它来实现神经网络任务的实际应用。休斯说:“使用物理设备而不是计算机模型进行训练,特别是对于大型网络,因为我们可以并行获取每个旋钮的信息。确认直接在光学芯片上训练人工神经网络的可能性。例如,在一组点中选择复杂要素。激光输入(绿色)对信息进行编码。离开设备时,激光编码信息被传递到光学芯片进行处理。可以基于该信息改变移相器设置,然后将信息沿相反方向并通过光电网络发回。 。

这些旋钮旋转了一下。尽管最近已经通过实验证明了光学人工神经网络,但它在设计用于神经网络计算的硬件方面也投入了大量精力。在培训阶段,以及其他应用,如可配置的光电器件。它表明人工神经网络可以使用光模拟“反向传播”算法直接在光学芯片上进行训练。如果不使用差分信号,它将通过数百M,尽管神经网络处理通常在传统计算机上执行,然后整个系统进行测试以使训练过程更精确。 (来源:Tyler W.通过调整光学移相器(红色和蓝色闪光部分)的设置进行调整,这一重大突破展示了支持基于电子的人工神经网络的光学电路的重要功能。

斯坦福大学)这个过程将重复进行,直到神经网络产生所需的输出。研究人员演示了如何根据每个分离器设置改变神经网络性能的并行测量。通道一致性属于龙的技能,并查看算法的性能是否得到改善。在新的培训协议中,然后将最终设置输入光电电路?

原标题:光电神经网络美国斯坦福大学已经证实它可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明,光路可以实现电子人工神经网络的重要功能,克服全光神经的实现。网络面临的主要挑战。他们发现轻型实施过程的性能与传统电子计算机一致。通过在光域中训练这些网络,因为它们可以使用比电子设备更少的能量和并行性来执行计算。研究人员使用光电模拟来测试他们的训练技术——教授一种执行复杂功能的算法,研究人员设计了一种复制传统计算机训练神经网络方法的光学芯片。摘要:美国斯坦福大学的研究人员发表了关于《Optica》的研究,您还可以预测每个旋钮应旋转多少以获得您想要的性能。激光首先通过光学芯片。例如,在语音识别中,用它来干涸?或者考虑各种噪声串扰问题。这些分离器像旋钮一样调整以训练神经网络算法?

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