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新發(fā)現(xiàn)：光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可提供“深度學(xué)習(xí)”效率
2017年10月25日 09:37:18來源：光電工程師社區(qū)點擊量：33753
導(dǎo)讀深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
　　【中國安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
 
　　美國麻省理工學(xué)院(MIT)科學(xué)家在12日出版的《自然·光學(xué)》雜志上發(fā)表論文稱，他們開發(fā)出一種全新的光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，能執(zhí)行高度復(fù)雜的運算，從而大大提高“深度學(xué)習(xí)”系統(tǒng)的運算速度和效率。
 

 
　　a，一般人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由輸入層，多個隱層和輸出層組成。 b，將一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分解為單個層。 c，構(gòu)成人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每一層的光學(xué)干涉和非線性單位。 d，提出了一個全光學(xué)，完全集成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
 
　　“深度學(xué)習(xí)”系統(tǒng)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的學(xué)習(xí)能力，現(xiàn)已成為計算機領(lǐng)域的研究熱門。但由于在模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)中，需要執(zhí)行大量重復(fù)性“矩陣乘法”類高度復(fù)雜的運算，對于依靠電力運行的傳統(tǒng)CPU(中央處理器)或GPU(圖形處理器)芯片來說，這類運算太過密集，完成起來非常“吃力”。
 

 
　　a，兩層ONN實驗的示意圖。b，實驗中使用的實驗反饋和控制回路。 c，實驗證明OIU的光學(xué)顯微照片說明，其完全光學(xué)實現(xiàn)了矩陣乘法(以紅色突出顯示)和衰減(以藍色突出顯示)。 d，MZI中單個移相器的示意圖和用于調(diào)諧內(nèi)部移相器的傳輸曲線。
 
　　通過幾年努力，MIT教授馬林·索爾賈?？撕屯麻_發(fā)出光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的重要部件——全新可編程納米光學(xué)處理器，這些光學(xué)處理器能在幾乎零能耗的情況下執(zhí)行人工智能中的復(fù)雜運算。索爾賈?？私忉尩?，普通眼鏡片就能通過光波執(zhí)行“傅里葉變換”這樣的復(fù)雜運算，可編程納米光學(xué)處理器采用了同樣的原理，其包含多個激光束組成的波導(dǎo)矩陣，這些光波能相互作用，形成干涉模式，從而執(zhí)行特定的目標運算。
 

 
　　a，b，分別用于ONN和64位電子計算機的相關(guān)矩陣，用于實現(xiàn)用于元音識別的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 c，具有相位編碼(σΦ)和光檢測誤差(σD)的元音識別問題的正確識別率(百分比)。d，測試數(shù)據(jù)集的二維投影(x軸上的對數(shù)面積比系數(shù)1和y軸上的2)，其顯示了元音C和D之間的重疊。
 
　　研究小組通過測試證明，與CPU等電子芯片相比，這種光學(xué)芯片執(zhí)行人工智能算法速度更快，且消耗能量不到傳統(tǒng)芯片能耗的千分之一。他們還用可編程納米光學(xué)處理器構(gòu)建了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初級系統(tǒng)，該系統(tǒng)能識別出4個元音字母的發(fā)音，準確率達到77%。他們的終目標是，將可編程納米光學(xué)處理器交叉鋪成多層結(jié)構(gòu)，構(gòu)建光學(xué)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)系統(tǒng)，模擬人腦中神經(jīng)元執(zhí)行復(fù)雜的“深度學(xué)習(xí)”運算。
 
　　索爾賈希克表示，新光學(xué)處理器還能用于數(shù)據(jù)傳輸中的信號處理，更快速實現(xiàn)光學(xué)信號與數(shù)字信號間的轉(zhuǎn)換。未來，在大數(shù)據(jù)中心、安全系統(tǒng)、自動駕駛或無人機等所有低能耗應(yīng)用中，基于新光學(xué)處理器的復(fù)雜光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將占據(jù)重要席位。(原標題：可實現(xiàn)“深度學(xué)習(xí)”的新光學(xué)芯片)
關(guān)鍵詞 深度學(xué)習(xí)智能化監(jiān)控系統(tǒng)
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