מיטאַרבעט פּראָגרעסיז די פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַן פון נידעריק-מאַכט, הויך-גיכקייַט אַי באזירט אויף אָפּטיש קאַמפּיוטינג
טאָקיאָ - (ביזנעס דראָט) -#טעטשפאָרגוד-NTT קאָרפּאָראַטיאָן (פרעזידענט און סעאָ: Akira Shimada, "NTT") און די אוניווערסיטעט פון טאָקיאָ (Bunkyo-ku, טאָקיאָ, פרעזידענט: Teruo Fujii) האָבן דיווייזד אַ נייַע לערנען אַלגערידאַם ינספּייערד דורך די אינפֿאָרמאַציע פּראַסעסינג פון דעם מאַרך וואָס איז פּאַסיק פֿאַר מאַלטי-לייערד קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס (DNN) ניצן אַנאַלאָג אַפּעריישאַנז. דער ברייקטרו וועט פירן צו אַ רעדוקציע אין מאַכט קאַנסאַמשאַן און קאַמפּיוטינג צייט פֿאַר אַי. די רעזולטאטן פון דער אַנטוויקלונג זענען ארויס אין די בריטיש וויסנשאפטלעכע זשורנאַל נאַטור תקשורת דעם 26 טן דעצעמבערth.
רעסעאַרטשערס אַטשיווד די וועלט 'ס ערשטער דעמאַנסטריישאַן פון יפישאַנטלי עקסאַקיוטאַד אָפּטיש דנן לערנען דורך אַפּלייינג די אַלגערידאַם צו אַ דנן וואָס ניצט אָפּטיש אַנאַלאָג קאַמפּיאַטיישאַן, וואָס איז געריכט צו געבן הויך-גיכקייַט, נידעריק-מאַכט מאַשין לערנען דעוויסעס. אין אַדישאַן, זיי האָבן אַטשיווד די וועלט 'ס העכסטן פאָרשטעלונג פון אַ מאַלטי-לייערד קינסטלעך נעוראַל נעץ וואָס ניצט אַנאַלאָג אַפּעריישאַנז.
אין דער פאַרגאַנגענהייט, הויך-מאַסע לערנען חשבונות זענען דורכגעקאָכט דורך דיגיטאַל חשבונות, אָבער דער רעזולטאַט פּראָוועס אַז עס איז מעגלעך צו פֿאַרבעסערן די עפעקטיווקייַט פון די לערנען טייל דורך ניצן אַנאַלאָג חשבונות. אין Deep Neural Network (DNN) טעכנאָלאָגיע, אַ ריקעראַנט נעוראַל נעץ גערופן טיף רעזערוווואַר קאַמפּיוטינג איז קאַלקיאַלייטיד דורך אַסומינג אַן אָפּטיש דויפעק ווי אַ נעוראָן און אַ ניט-לינעאַר אָפּטיש רינג ווי אַ נעוראַל נעץ מיט רעקורסיווע קאַנעקשאַנז. דורך שייַעך-ינפּוטינג די רעזולטאַט סיגנאַל צו דער זעלביקער אָפּטיש קרייַז, די נעץ איז אַרטאַפישאַלי דיפּאַנד.
DNN טעכנאָלאָגיע ינייבאַלז אַוואַנסירטע קינסטלעך סייכל (AI) אַזאַ ווי מאַשין איבערזעצונג, אָטאַנאַמאַס דרייווינג און ראָובאַטיקס. דערווייַל, די פארלאנגט מאַכט און קאַמפּיוטינג צייט איז ינקריסינג אין אַ קורס וואָס יקסידז די וווּקס אין די פאָרשטעלונג פון דיגיטאַל קאָמפּיוטערס. DNN טעכנאָלאָגיע, וואָס ניצט אַנאַלאָג סיגנאַל חשבונות (אַנאַלאָג אַפּעריישאַנז), איז געריכט צו זיין אַ מעטאָד פון ריאַלייזינג הויך-עפעקטיווקייַט און הויך-גיכקייַט חשבונות ענלעך צו די נעוראַל נעץ פון דעם מאַרך. די מיטאַרבעט צווישן NTT און די אוניווערסיטעט פון טאָקיאָ האט דעוועלאָפּעד אַ נייַע אַלגערידאַם פּאַסיק פֿאַר אַן אַנאַלאָג אָפּעראַציע DNN וואָס טוט נישט יבערנעמען די פארשטאנד פון די לערנען פּאַראַמעטערס אַרייַנגערעכנט אין די DNN.
די פארגעלייגט אופֿן לערנז דורך טשאַנגינג די לערנען פּאַראַמעטערס באזירט אויף די לעצט שיכטע פון די נעץ און די ניט-לינעאַר טראַפ - טראַנספאָרמאַציע פון דער טעות פון דער געוואלט רעזולטאַט סיגנאַל (טעות סיגנאַל). דער כעזשבן מאכט עס גרינגער צו ינסטרומענט אַנאַלאָג חשבונות אין אַזאַ ווי אָפּטיש סערקאַץ. עס קענען אויך זיין געוויינט ניט בלויז ווי אַ מאָדעל פֿאַר גשמיות ימפּלאַמענטיישאַן, אָבער אויך ווי אַ קאַטינג-ברעג מאָדעל געניצט אין אַפּלאַקיישאַנז אַזאַ ווי מאַשין איבערזעצונג און פאַרשידן אַי מאָדעלס, אַרייַנגערעכנט די DNN מאָדעל. דער פאָרשונג איז געריכט צו ביישטייערן צו סאַלווינג ימערדזשינג פּראָבלעמס פֿאַרבונדן מיט אַי קאַמפּיוטינג, אַרייַנגערעכנט מאַכט קאַנסאַמשאַן און געוואקסן כעזשבן צייט.
אין אַדישאַן צו ונטערזוכן די אָנווענדלעך פון דעם אופֿן פארגעלייגט אין דעם פּאַפּיר צו ספּעציפיש פּראָבלעמס, NTT וועט אויך העכערן גרויס-וואָג און קליין-וואָג ינאַגריישאַן פון אָפּטיש ייַזנוואַרג, מיט אַ ציל צו גרינדן אַ הויך-גיכקייַט, נידעריק-מאַכט אָפּטיש קאַמפּיוטינג פּלאַטפאָרמע פֿאַר צוקונפֿט אָפּטיש. נעטוואָרקס.
שטיצן פֿאַר דעם פאָרשונג:
JST / CREST שטיצט טייל פון די פאָרשונג רעזולטאַטן.
זשורנאַל פּובליקאַציע:
זשורנאַל: נאַטור תקשורת (אָנליין ווערסיע: 26 דעצעמבער)
אַרטיקל טיטל: גשמיות טיף לערנען מיט ביאָלאָגיקאַל ינספּייערד טראַינינג מעטאַד: גראַדיענט-פריי צוגאַנג פֿאַר גשמיות ייַזנוואַרג
מחברים: Mitsumasa Nakajima, Katsuma Inoue, Kenji Tanaka, Yasuo Kuniyoshi, Toshikazu Hashimoto און Kohei Nakajima
דערקלערונג פון טערמינאָלאָגיע:
- אָפּטיש קרייַז: א קרייַז אין וואָס סיליציום אָדער קוואַרץ אָפּטיש וואַוועגוידס זענען ינאַגרייטיד אויף אַ סיליציום ווייפער ניצן עלעקטראָניש קרייַז מאַנופאַקטורינג טעכנאָלאָגיע. אין קאָמוניקאַציע, די בראַנטשינג און מערדזשינג פון אָפּטיש קאָמוניקאַציע פּאַטס זענען דורכגעקאָכט דורך אָפּטיש ינטערפיראַנס, ווייוולענגט מולטיפּלעקסינג / דעמולטיפּלעקסינג, און די ווי.
- באַקפּראָפּאַגאַטיאָן (בפּ) אופֿן: די מערסט קאַמאַנלי געניצט לערנען אַלגערידאַם אין טיף לערנען. גראַדיענץ פון ווייץ (פּאַראַמעטערס) אין די נעץ זענען באקומען בשעת פּראַפּאַגייטינג די טעות סיגנאַל צוריק, און די ווייץ זענען דערהייַנטיקט אַזוי אַז דער טעות ווערט קלענערער. זינט די באַקפּראָפּאַגאַטיאָן פּראָצעס ריקווייערז טראַנספּאָסיטיאָן פון די וואָג מאַטריץ פון די נעץ מאָדעל און ניט-לינעאַר דיפערענשייישאַן, עס איז שווער צו ינסטרומענט אויף אַנאַלאָג סערקאַץ, אַרייַנגערעכנט די מאַרך פון אַ לעבעדיק אָרגאַניזם.
- אַנאַלאָג קאַמפּיוטינג: א קאָמפּיוטער וואָס יקספּרעסז פאַקטיש וואַלועס
ניצן גשמיות קוואַנטאַטיז אַזאַ ווי די ינטענסיטי און פאַסע פון ליכט און די ריכטונג און ינטענסיטי פון מאַגנעטיק ספּינז און פּערפאָרמז חשבונות דורך טשאַנגינג די גשמיות קוואַנטאַטיז לויט די געזעצן פון פיזיק. - דירעקט באַמערקונגען אַליינמאַנט (DFA) אופֿן: א מעטאָד פון פּסעוודאָ-קאַלקיאַלייטינג די טעות סיגנאַל פון יעדער שיכטע דורך דורכפירן אַ ניט-לינעאַר טראַפ טראַנספאָרמאַציע אויף די טעות סיגנאַל פון די לעצט שיכטע. זינט עס טוט נישט דאַרפן דיפערענטשאַל אינפֿאָרמאַציע פון די נעץ מאָדעל און קענען זיין קאַלקיאַלייטיד בלויז דורך פּאַראַלעל טראַפ טראַנספאָרמאַציע, עס איז קאַמפּאַטאַבאַל מיט אַנאַלאָג כעזשבן.
- רעסערוואָיר קאַמפּיוטינג: א טיפּ פון ריקעראַנט נעוראַל נעץ מיט ריקעראַנט קאַנעקשאַנז אין די פאַרבאָרגן שיכטע. עס איז קעראַקטערייזד דורך ראַנדאַמלי פיקסיר קאַנעקשאַנז אין אַ ינטערמידייט שיכטע גערופן אַ רעזערוווואַר שיכטע. אין טיף רעזערוווואַר קאַמפּיוטינג, אינפֿאָרמאַציע פּראַסעסינג איז דורכגעקאָכט דורך קאַנעקטינג רעזערוווואַר לייַערס אין קייפל לייַערס.
NTT און די NTT לאָגאָ זענען רעגיסטרירט טריידמאַרקס אָדער טריידמאַרקס פון NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION און / אָדער זייַן אַפיליאַץ. אַלע אנדערע רעפערענסט פּראָדוקט נעמען זענען טריידמאַרקס פון זייער ריספּעקטיוו אָונערז. © 2023 ניפּפּאָן טעלעגראַף און טעלעפאָן קאָרפּאָראַטיאָן
קאָנטאַקטן
סטיווען רוססעלל
פֿאַר NTT
+ קסנומקס-קסנומקס-קסנומקס-קסנומקס
מקור: https://thenewscrypto.com/ntt-and-the-university-of-tokyo-develop-worlds-first-optical-computing-ai-using-an-algorithm-inspired-by-the-human-brain/