美国科研人员开发了一款靠光运行的深度学习网络

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据外媒报道,美国一科研团队开发了一种深度学习网络,能够让机器以光速解决复杂的数学计算。

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近日,美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)的一个科研团队发表了一篇科研论文,在论文中他们提出了一种用光代替电运行的深度学习网络。

据该团队称,其使用了全光衍射深度神经网络(D2NN)开发出一种新的装置,希望使用新计算方法改变并提高机器学习算法的性能。

目前,信息通常是使用硅和铜材质的复杂电路,通过电脉冲传输的,而UCLA的科研人员在这项研究中利用3D打印的多层神经网络结合光脉冲,取代金属来传输信息。

在做实验前,科研人员使用3D打印技术制作了一些小塑料盘,每个盘各自代表了虚拟神经网络的一层,功能就像是生物神经,能够传输或反射光线。

实验时,科研人员将小塑料盘面对面并排摆放,中间留出小空隙,启动实验系统后,激光束打到第一层盘子上,并穿过后面四层投射到设备另一头,盘子上的内容便显露无遗。随后,设备另一头的传感器便开始读取和破译盘子上的信息。

为了验证试验结果,科研人员用上述方法训练了一款能够判定0到9数值的真实神经网络,并向这个神经网络展示55000张随机图片,每张图片都标上了数字,最后结果是这个深度学习网络的准确率达95%。

科研人员认为,虽然使用光线计算既快又廉价,但是他们开发的新系统还是存在局限性。比如,只能在这款设备中使用特定波长的光线,也就是说该系统不一定能识别所有的物体。

不过,这些科研人员还在继续进行研究,希望日后能将这套系统用于商业。

本文系青亭网翻译自:Edgylab

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