Исследователи Северо-Западного политехнического университета и Университета Юго-Восточного Китая разработали световую физическую нейросеть, которая демонстрирует точность до 99,79% на наборе данных MNIST и превосходит многие современные цифровые модели.
Созданная архитектура основывается на принципе Extreme Learning Machine (ELM) — типе нейросетей с фиксированным скрытым слоем, где обучение осуществляется исключительно на весах выходного слоя. Основное отличие заключается в том, что скрытый слой реализован не через программное моделирование, а посредством физических оптических процессов. Каждый нейрон в сети одновременно принимает сигналы через несколько световых путей — это и называется фотонными мультисинапсами.
Данный формат обеспечивает не только высокую точность распознавания, но и значительно ускоряет работу системы. Она достигла 99,79% точности на наборе данных MNIST (распознавание рукописных цифр), 98,26% на Fashion-MNIST (изображения одежды) и 90,29% на сложном наборе CIFAR-10 (цветные фотографии объектов). Эти результаты превосходят показатели большинства аналогичных архитектур.
Ранее исследователи из Пекинского политехнического института и нескольких университетов Азии и Европы разработали инновационный метод хранения и передачи информации, для которого не требуется электричество, магнитные носители и даже бумага. Им понадобился лишь лед.
Ученые смоделировали, что будет после смерти Солнца
