Классическая оптическая нейронная сеть демонстрирует «квантовое ускорение»

В последние годы технологии искусственного интеллекта, особенно алгоритмы машинного обучения, добились больших успехов. Эти технологии обеспечили беспрецедентную эффективность в таких задачах, как распознавание изображений, генерация и обработка естественного языка, а также обнаружение объектов, но такая выдающаяся функциональность требует в качестве основы значительных вычислительных мощностей. Текущие вычислительные ресурсы приближаются к своему пределу, поэтому эффективное снижение затрат на обучение моделей машинного обучения и повышение эффективности их обучения является важной проблемой в области исследований. Для решения этой проблемы большие усилия были приложены в двух направлениях исследований: оптических нейронных сетях и квантовых нейронных сетях. Оптические нейронные сети используют передовые методы оптических манипуляций для выполнения алгоритмов машинного обучения при классической оптической обработке информации. Они обладают уникальными преимуществами, такими как низкое энергопотребление, низкие перекрестные помехи и низкая задержка передачи. Однако современные оптические нейронные сети не обладают алгоритмическим ускорением, например более высокой скоростью сходимости моделей. Квантовые нейронные сети — это алгоритмы нейронных сетей, основанные на теории квантовых вычислений. Недавние исследования показали, что квантовые нейронные сети могут демонстрировать алгоритмическое ускорение благодаря квантовым корреляциям. Однако из-за технических ограничений в настоящее время сложно реализовать такие алгоритмы нейронных сетей на аппаратном обеспечении в больших масштабах, что затрудняет их применение в практических задачах, с которыми люди сталкиваются в настоящее время. В новой статье, опубликованной в журнале Light: Science & Applications, группа ученых под руководством профессора Сяндуна Чжана из Ключевой лаборатории передовой оптоэлектронной квантовой архитектуры и измерений Министерства образования; Пекинская ключевая лаборатория нанофотоники и сверхтонких оптоэлектронных систем, Школа физики, Пекинский технологический институт, Китай, и ее коллеги разработали новый тип оптической нейронной сети, которая может демонстрировать ускорение, аналогичное квантовой нейронной сети. Это интересное свойство возникает благодаря введению классических оптических корреляций в качестве носителя информации. Фактически, используя такой носитель, можно имитировать способ обработки информации, обеспечиваемый квантовыми вычислениями, что было доказано более ранними работами исследователей. Основываясь на этом свойстве, исследователи разработали операцию свертки и объединения коррелированного оптического состояния и создали коррелированную оптическую сверточную нейронную сеть. Эта оптическая нейронная сеть имеет взаимно однозначное соответствие с квантовой сверточной нейронной сетью. Он показывает ускорение процесса обучения при изучении определенных наборов данных и может применяться для определения характера квантовых состояний в соответствии с опред...

Сообщает android-robot.com

 

Опубликовано: 17:27, 10.04.2024

 

Новость из рубрики: Интернет, Игры

 

Поделиться новостью:

 

Топ новости часа

• Школьники и студенты колледжей Брянской области могут проверить свои знания в отборочных играх всероссийского чемпионата по игре «Что? Где? Когда?»...
• РФС мечтает провести Евро, крупная победа «Ливерпуля», Хабиб против Лиги 1, Онана и эмодзи гориллы, ЭСК признала ошибку с неудалением за удар Клаудиньо и другие новости...
• Молодёжный образовательный форум ПФО «iВолга» завершился в Самарской области...
• Агент Сафонов о переходе Севикяна в «Ференцварош»: «У Эдгара перед глазами пример Сперцяна, которого «Аякс» не купил из РПЛ»...
• Курские онкологи проконсультировали 73 человека на выставке-форуме «Россия»...
• Промокод 1xbet: где взять и как использовать бонус код 1хбет при регистрации...