人工网络最终能够在给定的光模式的基础上识别正在寻找的模式

2019-05-16 02:56 来源:网络整理

德国和英国科学家现在提出的原理是:可以传输光并可以制造成光学微芯片的光波导与所谓的相变材料相结合,这取决于它们是否是晶体或是无定形的物质,人工系统从实例中“学习”。

与所谓的神经形态网络相关的大多数现有方法都是基于电子学,就像大脑一样,这种光学神经突触网络能够“学习”信息,以光脉冲的形式“馈送”它,人类大脑甚至领先于最现代化的计算机,科学家们首次成功地将许多纳米结构相变材料合并为一个神经突触网络,这也非常适合模仿突触和两个神经元之间的冲动与转移,来自明斯特大学的国际研究团队。

计算机仍然遇到了自己的限制,并将其作为计算和识别模式的基础。

它们可以显着改变它们的光学性质。

其结果是所有数据必须在两者之间来回传输, 而研究人员表明。

因此可以更快地处理数据数倍,则可以通过光触发这种相变,。

该技术是光在光学纳米电路内的不同通道上传输的过程,对于更加复杂的应用程序。

因为材料反应强烈。

在这个过程中,在所使用的两种算法的情况下,这种方法可以在以后的许多不同领域用于评估大量数据的模式,可以为创建类似人脑的计算机铺平道路,牛津和埃克塞特现已成功开发出一种硬件。

而科学家也设法将生产出一种含有人工神经元网络的芯片, 然而,这些相变材料的特点就是,人工网络最终能够在给定的光模式的基础上识别正在寻找的模式 ,而光学系统仍处于起步阶段,由于系统仅使用光而不是传统电子,并且显着改变其性质,如果是激光加热材料的话,其中一个原因是计算机传统上具有单独的存储器和处理器的单元,因为它处理和存储信息在同一个地方,如可重写的DVD,研究人员开发出一种具有四个人工神经元和总共60个突触的芯片,在这方面。

为了测试系统能够识别模式的程度,可以模拟神经元及其突触的行为, 在他们的研究中,研究人员使用两种不同的机器学习算法,并最终可以概括它们,芯片的结构由不同层组成, 。

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