文/陳根
日前，一篇在《科學》（Science）上發表的論文表示，研究人員在光子芯片上實現了反向傳播算法，成功訓練了神經網絡。
神經網絡：機器學習算法模型
(資料圖片)
作為一種強大的機器學習算法模型，神經網絡已經成為人工智能和機器學習技術領域的中流砥柱。它是受到生物神經系統的啟發，可以通過學習和適應來識別和分類輸入數據。神經網絡由多個簡單的節點（也稱為神經元）組成，這些節點通過連接形成一個復雜的網絡。每個節點接收輸入信號并進行加權處理，然后將其傳遞到下一個節點，直到達到輸出層。
神經網絡的學習過程通常涉及到訓練數據集和優化算法。訓練數據集是已知的輸入和輸出的組合，優化算法則是用來調整神經網絡中的權重和偏置，以最小化誤差或損失函數。這樣的學習過程可以使神經網絡逐漸適應輸入數據，提高其分類和預測能力。
神經網絡被廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、語音識別、機器翻譯、推薦系統等領域。它具有高度的自適應性和魯棒性，可以應對數據的復雜性和噪聲干擾。另外，神經網絡還可以處理非線性問題，因此在某些情況下比傳統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勢，成功地實現了反向傳播算法。
反向傳播算法是一種訓練神經網絡的方法，其基本思想是通過計算網絡預測輸出與實際輸出之間的誤差，并將誤差沿網絡反向傳播，以更新網絡的權重和偏置，從而提高其性能。
在傳統的計算機中，反向傳播算法通常通過使用數值計算來實現。但是，由于神經網絡需要處理大量的數據和復雜的計算，因此使用傳統的計算機進行訓練會面臨一些挑戰，比如需要更長的時間和更大的能源消耗。
與傳統計算機不同，光子芯片使用光信號而不是電信號來進行計算，具有更高的速度和更低的能耗。這使得利用光子芯片進行神經網絡訓練成為可能。而今，研究人員通過將神經網絡模型映射到光子芯片上，并使用光子傳輸代替電子傳輸，得以在實驗中成功訓練神經網絡。這項技術具有潛力在人工智能和機器學習領域中發揮重要作用，并為更快、更高效的神經網絡訓練提供了新的思路和方法。
光子芯片解決能耗困境
曾經，神經網絡算法都是建立在電子芯片上。然而，隨著神經網絡使用的擴充，這種算法消耗的能源也越來越多，一些估計表明，每5～6個月，神經網絡消耗的能量就會翻一倍。
而采用新的底層計算架構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網絡，一種利用光子技術來加速神經網絡運算的新型計算模型。其基本結構包括輸入層、隱藏層和輸出層。其中，輸入層將光信號轉換為電信號，隱藏層和輸出層則由光子器件來實現神經元的計算，輸出層最終將輸出結果轉換為光信號。混合光子神經網絡結合了光子和電子技術的優點，利用光子器件實現神經元的計算和光子傳輸來實現神經元之間的連接。
與傳統的電子神經網絡相比，混合光子神經網絡具有更快的運算速度、更低的能耗和更高的并行性。這是由于光子技術具有高速、低耗、寬帶和無電磁干擾等優點。
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