MIT研发光学深度神经网络:几乎不需能耗
深度学习计算机系统是基于人工神经网络(Artificial Neural Networks)模仿人脑学习方法的一种系统,现已成为计算机科学领域的热门话题。深度学习不仅助力了面部和声音识别软件的发展,还为医疗领域带去了大量数据辅助诊断。
但这些系统需要执行的计算是非常复杂和严格的,即使是对配置最强的计算机来说,计算仍然是个不小的挑战。
目前,研发人员已经研发出一种新型的计算方式——他们用光子代替电子作为信息输送介质,极大提高了某些深度学习中计算的速度和效率。这项成果由11个人共同完成,有来自MIT的博士后Yichen Shen,研究生Nicholas Harris,教授Marin Soljacic和Dirk Englund和来自其他地方的研究人员。目前,他们的论文成果已经刊登在《 Nature P