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用玻璃创造“空间芯片”,让扭曲空间具备算力

发布时间:2019/07/18标签:   神经网络    点击量:

原标题:用玻璃创造“空间芯片”,让扭曲空间具备算力
有没有想过把神经收集从盘算机“搬”进一片玻璃中?经过神经收集停止图象辨认、智能推举曾经十分广泛。近来几年,盘算才能和并行处置的增添使其成为一种十分有用的技巧。但是,在中心层面,它依然是一台数字盘算机,和其余的盘算机顺序并无差异。而且,其对电能的请求也越来越高。以辨认手写数字为例,这是一个十分典范的深度进修入门课题:你须要经由层层神经收集的前向传布以及以梯度降落,为道理支持的BP算法调剂每层神经元的权重、偏向,来实现终极的辨认后果,旁边的盘算量和参数交流庞杂水平可想而知。久长以来,研讨者们始终在探究一种更快、更节能的方式来完成神经收集的庞杂盘算。克日,来自威斯康星大学、麻省理工学院和哥伦比亚大学的研讨职员就公布了一种最新的神经收集,采纳一种特别的玻璃面板,用线性资料和非线性资料模仿收集里的单位,经由练习,也能够实现一般神经收集的任务。最有味的是,这类特别玻璃面板简直不须要电力,只要要有光照便可任务。现在,研讨团队曾经用它实现了辨认灰度手写数字的义务,正确率到达了79%。用玻璃创造“空间芯片”,让扭曲空间具备算力,几乎无能耗无延迟这类特别的玻璃含有准确操纵的搀杂物,比方气孔或诸如石墨烯或其余资料的杂质。当光芒照耀到玻璃上时,会产生庞杂的波浪图案,而且在玻璃上的十个地区之一,光芒会变得更激烈。每个地区对应一个数字。比方,以下是两个在玻璃上辨认手写数字“2”的例子:用玻璃创造“空间芯片”,让扭曲空间具备算力,几乎无能耗无延迟研讨团队称他们计划了十分严厉的规矩来制造相干试验装备,而且将在尽能够“可大范围出产”的条件下,进一步改良资料晋升辨认比重。该团队还打算以3D情势创立收集。先放上相干论文链接,https://www.osapublishing.org/prj/fulltext.cfm?uri=prj-7-8-823&id=415059再跟文摘菌一同具体看看,这一奇妙的玻璃神经收集是怎样完成的。从ANN到光学神经盘算Artificial neural networks(ANN)野生神经收集曾经普遍利用在深度进修范畴,但同时须要盘算机一直加强的盘算才能,这促令人们尽力查找更快,更节能的替换盘算方式,一个典范的方式是optical neural computing光学神经盘算。这类模仿盘算方式,存在最小的能量耗费,更主要的是,其内涵的并行性能够大大放慢盘算速率。大少数光学神经盘算遵守数字神经收集的架构,应用分层前馈收集,如图下图(a)所示,自在空间衍射或集成波导被用作分层激活神经元之间的衔接,与ANN中的数字信号相似,光信号在前向偏向上经过光收集一次。那末甚么充任BP算法的反应呢?恰是光的反射供给了反应机制,从而发生了丰盛的稳定物理学。在这里,经过光学反射标明,有能够超出分层前馈收集的典范,以持续和无层的方法完成野生神经盘算。下图(b)表现了提出的纳米光子神经介质nanophotonic neural medium(NNM)。光信号从左边进入,输入是介质右边的能量散布。盘算由诸如二氧化硅的主体资料履行,有很多内含物,搀杂物能够是气孔,或存在与主介质的折射率差别的任何其余资料,这些搀杂物在向前和向前方向上都激烈地散射光。为甚么要有搀杂物呢?在光学神经盘算中充任甚么脚色?搀杂物的地位和外形相称于数字神经收集中的权重参数,它们的巨细平日是亚波长。非线性操纵能够经过由染料半导体或石墨烯可饱和汲取体系成的搀杂物来完成,此中它们履行散布式非线性激活。这些非线性计划斟酌了整流线性单位(ReLU),它们同意强度高于阈值的信号经过并禁止强度低于该阈值的信号。为了更好地阐明这类行动,图(d)表现了这类非线性资料的完成, 波长为λ的光的输入强度,厚度为λ/ 2,经过计划这类非线性资料, 完成入射波强度的非线性函数, 将该资料用作非线性激活,如浅蓝色所示。

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