Физики создали прямой метод обучения оптических нейросетей

Китайские физики предложили прямой метод машинного обучения для оптических нейросетей, который уже был проверен экспериментально.

Разработанный подход позволяет обучать оптические нейросети, эффективность которых не уступает современным аналогам. Исследование опубликовано в журнале Nature.

Известно, что нейросети стали неотъемлемой частью современной жизни, помогая решать широкий спектр задач. Однако по мере увеличения сложности задач растут и требования к вычислительным ресурсам.

Оптические нейросети, основанные на использовании фотонов, обещают решить эту проблему за счет высокоэффективных вычислений.

Настройка и обучение таких сетей требует сложного моделирования, а традиционные методы, такие как обратное распространение ошибки, оказываются слишком ресурсоемкими.

В этой связи группа ученых из Университета Цинхуа предложила альтернативный метод, который заменяет обратное распространение на прямую передачу ошибки. Математически доказано, что эта замена является эффективной и точной.

В рамках эксперимента ученые обучили оптические нейросети, которые показали впечатляющие результаты на стандартных наборах данных.

Однослойная сеть достигла 97% точности на MNIST, а восьмислойная сеть — 92,5% на Fashion-MNIST, что превзошло результаты, полученные ранее с использованием компьютерных моделей.

Ученые утверждают, что некоторые оптические нейросети, обученные с использованием этого метода, могут функционировать, используя менее одного фотона на одно скалярное умножение.

Это возможно благодаря усовершенствованной системе, которая суммирует интенсивность света через пространственные режимы, что открывает новые горизонты в энергоэффективных оптических вычислениях.

Исследователи уверены, что их метод станет основой для создания крупномасштабных высокоэффективных оптических систем и позволит развивать самостоятельное проектирование и обучение в области физики.

Напомним, что ученые из Сибирского федерального университета (СФУ) в Красноярске создали пластырь для ускорения заживления ран. Подробнее об этом читайте в материале «ЭкоПравды».