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文/陳根

日前，一篇在《科學(xué)》（Science）上發(fā)表的論文表示，研究人員在光子芯片上實(shí)現(xiàn)了反向傳播算法，成功訓(xùn)練了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

(資料圖片僅供參考)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型

作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域的中流砥柱。它是受到生物神經(jīng)系統(tǒng)的啟發(fā)，可以通過學(xué)習(xí)和適應(yīng)來識(shí)別和分類輸入數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)簡單的節(jié)點(diǎn)（也稱為神經(jīng)元）組成，這些節(jié)點(diǎn)通過連接形成一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)接收輸入信號(hào)并進(jìn)行加權(quán)處理，然后將其傳遞到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，直到達(dá)到輸出層。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程通常涉及到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和優(yōu)化算法。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是已知的輸入和輸出的組合，優(yōu)化算法則是用來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以最小化誤差或損失函數(shù)。這樣的學(xué)習(xí)過程可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸適應(yīng)輸入數(shù)據(jù)，提高其分類和預(yù)測(cè)能力。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。它具有高度的自適應(yīng)性和魯棒性，可以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和噪聲干擾。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以處理非線性問題，因此在某些情況下比傳統(tǒng)的線性模型具有更好的性能。

反向傳播算法的新踐行

日前，研究人員利用光子芯片的優(yōu)勢(shì)，成功地實(shí)現(xiàn)了反向傳播算法。

反向傳播算法是一種訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，其基本思想是通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出之間的誤差，并將誤差沿網(wǎng)絡(luò)反向傳播，以更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，從而提高其性能。

在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)中，反向傳播算法通常通過使用數(shù)值計(jì)算來實(shí)現(xiàn)。但是，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要處理大量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計(jì)算，因此使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練會(huì)面臨一些挑戰(zhàn)，比如需要更長的時(shí)間和更大的能源消耗。

與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)不同，光子芯片使用光信號(hào)而不是電信號(hào)來進(jìn)行計(jì)算，具有更高的速度和更低的能耗。這使得利用光子芯片進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為可能。而今，研究人員通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型映射到光子芯片上，并使用光子傳輸代替電子傳輸，得以在實(shí)驗(yàn)中成功訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這項(xiàng)技術(shù)具有潛力在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，并為更快、更高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供了新的思路和方法。

光子芯片解決能耗困境

曾經(jīng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都是建立在電子芯片上。然而，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的擴(kuò)充，這種算法消耗的能源也越來越多，一些估計(jì)表明，每5～6個(gè)月，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消耗的能量就會(huì)翻一倍。

而采用新的底層計(jì)算架構(gòu)是解決能耗困境的一種方法。于是，研究人員嘗試使用混合光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種利用光子技術(shù)來加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算的新型計(jì)算模型。其基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層。其中，輸入層將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，隱藏層和輸出層則由光子器件來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元的計(jì)算，輸出層最終將輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為光信號(hào)。混合光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了光子和電子技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，利用光子器件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元的計(jì)算和光子傳輸來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元之間的連接。

與傳統(tǒng)的電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，混合光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更快的運(yùn)算速度、更低的能耗和更高的并行性。這是由于光子技術(shù)具有高速、低耗、寬帶和無電磁干擾等優(yōu)點(diǎn)。

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