一种以光速运行的神经网络

2019-06-13 16:09:09 编辑：来源：

导读加利福尼亚大学的一个研究小组开发了一种新型的神经网络 - 一种使用光而不是电来获得结果的神经网络。在他们发表在科学杂志上的论文

加利福尼亚大学的一个研究小组开发了一种新型的神经网络 - 一种使用光而不是电来获得结果的神经网络。在他们发表在“ 科学 ”杂志上的论文中，该小组描述了他们的想法，他们的工作设备，性能以及他们认为可以通过这样一个网络提供的应用类型。

深度学习网络是通过查看数据类型的许多示例来“学习”的计算机系统，然后使用开发的模式来解释新数据。像所有其他计算机一样，它们依靠电力运行。在这项新的努力中，研究人员已经找到了一种方法来创建一个完全不使用电力的深度学习网络 - 而是使用光。他们称之为衍射深度神经网络，或者更简洁地称为D 2 NN。

为了建立这样一个网络，研究人员创建了使用3D打印机打印的小塑料板。每个板代表一层虚拟神经元 - 每个神经元通过传输或反射入射光可以表现得像它的生物对应物。在他们的例子中，他们使用了五个面对面排列的板，它们之间有一个小空间。当系统运行时，来自激光器的光被引导到第一个板，并以揭示放置在设备前面的物体的信息的方式进入第二个，第三个，第四个和第五个板。后面的传感器读取光线并解释发现的内容。

为了测试他们的想法，研究人员选择创建一个能够识别零到九的数字的物理神经网络，然后报告它发现的内容。在实践中，系统在显示器上显示一个数字，并通过识别数字然后使用传感器显示它来响应。系统输入了55,000张已扫描的数字图像。这个学习阶段需要使用电力因为它在为系统提供数据的计算机上运行。在通过显示数千个数字来测试他们的系统时，研究人员报告称它的准确度大约为95%。他们注意到他们的设备是概念的证明，可以证明它是一种有用的手段，可以为需要速度的应用程序开发专用设备，例如从一群活跃的人群中挑选面孔。

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