Физики из Массачусетского технологического института, Университета Шербрука и компании Elenion разработали фотонную микросхему, предназначенную для алгоритмов глубокого обучения. По словам авторов, фотонные вычислители способны решать некоторые задачи гораздо быстрее, чем их электронные аналоги — например, это касается умножения матриц. Эти задачи часто возникают при глубоком обучении нейросетей и представляют наибольшую вычислительную сложность. Ученые протестировали работу нейросети, обучив ее распознавать гласные звуки. Исследование опубликовано в журнале Nature Photonics, кратко о нем сообщает пресс-релиз MIT...
подробнее » Иллюстрация к статье:
Обсуждение