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人工神经网络全光学造?速度快、成本低?

发布时间:2018-07-29 14:58

     

  ▲研究人员证明,神经收集能够通过光学电路(蓝色矩形)进行锻炼。整个收集中有若干个彼此毗连的这种电路。激光输入(绿色)的编码消息由光波导通过芯片。芯片通过可调光束分手器(光波导中的弯曲部门)对神经收集进行节制:分手器将两个相邻波导毗连在一路,并可由光学移相器(红色和蓝色的发光物体)进行调整。分手器的感化雷同于“旋钮”,可在锻炼过程中进行调整,以完成既定使命。

  据《光学设想》(Optica)杂志7月20日报道,美国斯坦福大学的研究人员证明,在其设想的光学芯片上间接锻炼人工神经收集是可行的。这一严重发觉表白,采用光学电路能够实现基于电学的人工神经收集的环节功能,进而以更快速、更低能耗和更低成本的体例施行语音或图像识别等复杂使命。研究小组组长、斯坦福大学的范善慧(音译)说:“利用光学芯片进行神经收集运算比数字计较机更无效,能处理的问题也更复杂。它能提高人工神经收集的机能,使其能施行诸如汽车主动驾驶、应对语音问题等使命。”

  人工神经收集是人工智能的一种,它通过毗连单位以与大脑雷同的体例处置消息。人工神经收集在施行复杂使命时(如语音识别),需要采用锻炼算法对输入的消息进行分类(如分类单词)。保守锻炼步调需要在数字计较机上完成。而范等采用“反向传布”算法和光学手艺,间接在设备上完成了锻炼步调。论文第一作者泰勒W休斯(音译)说:“相对于计较机模子,利用物理设备完成锻炼步调,切确性更高。通过光学操作完成锻炼步调,对提高运算效率、降低功耗等有主要感化。”此外,光学设备还可进行并行计较,无需像保守计较机进行神经收集处置时那样,需要特地的硬件优化。

  人工神经收集能够视为一个装有良多“旋钮”的黑匣子。待处置的激光编码消息进入光路中后,由光波导通过光束分手器。光束分手器的感化就是“旋钮”。在锻炼过程中,每个旋钮城市被微调,接着研究人员对系统进行测试,确定算法机能能否获得改善。休斯说:“我们的方式不只能够预测旋钮的旋进标的目的,还能确定旋钮的旋进量,最终获得最佳成果。因为能够同时获取每个旋钮的“旋进消息”,该方式大大加速了人工神经收集(特别是大型收集)的锻炼速度。”

  研究人员打算进一步优化系统,并但愿操纵它实现神经收集使命的现实使用。范等设想的通用方式可用于各类神经收集架构,以及可重构光学等。





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