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反向传播算法实现人工神经网络

 

博信光学超市 / 2018-08-15
            为了研究光学人工神经网络,科学家们一直在尝试不断的实验方法,此前研究是在传统的数字计算机上使用一个模型进行训练步骤,然后将最终的设置导入光学电路。而斯坦福大学研究人员研究出一种新方法,通过实现“反向传播”算法的光学模拟,直接在设备中训练人工神经网络。

该方法是使用物理设备而不是计算机模型进行训练,可以使训练过程更精确。由于训练步骤是神经网络实现中非常耗费计算力的部分,因此,在光学电路上执行这个步骤,对于改进人工神经网络的计算效率、速度和功耗都是至关重要的。

 这一重大突破表明,光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能,进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。

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