新一代光子神經網路　釋放人工智能潛力

編譯／高晟鈞

光子神經網路系統具有速率高、節能，並且對於處理大量數據有著優秀的潛力。為了推進光子仿大腦計算技術，一組來自斯特拉斯克萊德大學的一組研究人員引入了一種新穎的訓練方案，結合了半導體雷射器，並取得了更好的結果。

神經網路是什麼?

神經網路是人工智能中的一種方法，指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料。這是一種機器學習程序，稱為深度學習，使用類似於人腦分層結構中的互連節點或神經元。它會建立一種可讓電腦用來從錯誤中學習並持續改善的適應型系統。因此，人工神經網路嘗試以更高準確度來解決複雜的問題。

而這種方法也徹底改變了人工智能。

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新穎的深度學習訓練

在當前的論文中，作者完成了更具挑戰性的分類任務，並應用了替代訓練方案來提高訓練的速度和效率，同時降低訓練要求。

為了創建尖峰神經網絡，作者使用了一種實驗裝置，將雷射裝置的非線性尖峰動力學與受儲層計算啟發的架構相結合。在該架構中，輸入的數據會被分為不同的時間點。每個時間點都代表神經網路中的一個虛擬神經元。數據輸入後會由雷射裝置處理，並由二進制的節點輸出（尖峰或非尖峰），具體取決於輸入數據是否超過特定閾值。

優秀的研究成果

作者通過傳統的最小二乘回歸訓練方法和他們新提出的新訓練方法成功證明了光子尖峰神經網絡的計算能力。

兩種方法都實現了超過94%的分類準確率。新的光子尖峰神經網路以其超快的性能、低功耗、和硬體友善（僅使用一台雷射裝置處理所有節點），完美的戰勝了傳統的數字半導體系統。這項新的訓練方法，將有望進一步釋放人工智能的全部潛力。

資料來源:TechXplore

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