"運用光學(xué)芯片比數(shù)字計算機(jī)更有效地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠處理更復(fù)雜的問題。"斯坦福大學(xué)研討小組的Shanhui Fan說。"例如,這將加強(qiáng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行自動駕駛汽車所需任務(wù)的才能,或者對口頭問題作出恰當(dāng)?shù)姆错?。它還能以我們?nèi)缃駸o法想象的方式改善我們的生活。"
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能,它運用銜接的單元以相似于大腦處置信息的方式處置信息。運用這些網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行一個復(fù)雜的任務(wù),例如語音辨認(rèn),需求對算法停止關(guān)鍵步驟的鍛煉,以順應(yīng)不同的輸入,如不同的單詞。
雖然光學(xué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近被實考證明,但鍛煉步驟是在傳統(tǒng)的數(shù)字計算機(jī)上運用一個模型停止的,然后將最后的設(shè)置輸入到光學(xué)電路中。在光學(xué)學(xué)會的具有很高影響力的研討雜志上,斯坦福大學(xué)報告了一種直接在設(shè)備中鍛煉這些網(wǎng)絡(luò)的辦法,這種辦法是經(jīng)過完成"光學(xué)模仿"算法來完成的,這是鍛煉常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)范辦法。