斯坦福证明神经网络能直接在光学芯片上训练吗斯坦福证明神经网络能直接在光学芯片上训练嘛

小八 • 2022年12月11日 pm5:05 • 元宇宙

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　　日前，美国斯坦福大学的研究人员已经证明，可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。

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　　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。

　　斯坦福大学研究团队的负责人范汕洄表示，相比使用数字计算机，使用光学芯片进行神经网络计算更有效，能够解决更复杂的问题，这将增强人工神经网络的能力。

　　虽然光学人工神经网络最近已经得到实验证明，但此前的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。斯坦福大学的研究人员研究出一种新方法，通过实现“反向传播”算法(这是训练传统神经网络的标准方法)的光学模拟，直接在设备中训练人工神经网络。

　　据介绍，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。

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