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加利福尼亞大學(xué)的一個研究小組開發(fā)了一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 一種使用光而不是電來獲得結(jié)果的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在他們發(fā)表在“ 科學(xué) ”雜志上的論文中,該小組描述了他們的想法,他們的工作設(shè)備,性能以及他們認為可以通過這樣一個網(wǎng)絡(luò)提供的應(yīng)用類型。
深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是通過查看數(shù)據(jù)類型的許多示例來“學(xué)習(xí)”的計算機系統(tǒng),然后使用開發(fā)的模式來解釋新數(shù)據(jù)。像所有其他計算機一樣,它們依靠電力運行。在這項新的努力中,研究人員已經(jīng)找到了一種方法來創(chuàng)建一個完全不使用電力的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) - 而是使用光。他們稱之為衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),或者更簡潔地稱為D 2 NN。
為了建立這樣一個網(wǎng)絡(luò),研究人員創(chuàng)建了使用3D打印機打印的小塑料板。每個板代表一層虛擬神經(jīng)元 - 每個神經(jīng)元通過傳輸或反射入射光可以表現(xiàn)得像它的生物對應(yīng)物。在他們的例子中,他們使用了五個面對面排列的板,它們之間有一個小空間。當(dāng)系統(tǒng)運行時,來自激光器的光被引導(dǎo)到第一個板,并以揭示放置在設(shè)備前面的物體的信息的方式進入第二個,第三個,第四個和第五個板。后面的傳感器讀取光線并解釋發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容。
為了測試他們的想法,研究人員選擇創(chuàng)建一個能夠識別零到九的數(shù)字的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后報告它發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容。在實踐中,系統(tǒng)在顯示器上顯示一個數(shù)字,并通過識別數(shù)字然后使用傳感器顯示它來響應(yīng)。系統(tǒng)輸入了55,000張已掃描的數(shù)字圖像。這個學(xué)習(xí)階段需要使用電力因為它在為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)的計算機上運行。在通過顯示數(shù)千個數(shù)字來測試他們的系統(tǒng)時,研究人員報告稱它的準(zhǔn)確度大約為95%。他們注意到他們的設(shè)備是概念的證明,可以證明它是一種有用的手段,可以為需要速度的應(yīng)用程序開發(fā)專用設(shè)備,例如從一群活躍的人群中挑選面孔。
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