#今日论文推荐# 光子神经网络登上nature，图像识别速度降至1纳秒
#今日论文推荐# 光子神经网络登上nature，图像识别速度降至1纳秒
现在，美国研究者开发的一个光子神经网络(photonic deep neural network，PDNN)，让图像识别仅需1纳秒。
1纳秒是什么概念？它等于10秒，这与最先进的微芯片单时钟周期（最小的时间单位）相当。
此外，研究者测试发现，PDNN对图像进行2分类和4分类的准确率分别高达93.8%和89.8%。
诚然，如今的大型多层神经网络高效且运算能力很强，但其也受到硬件的限制，往往需要消耗大量的电力资源等。
而宾夕法尼亚大学的工程师们研发的PDNN，能够直接分析图像，不需要时钟、传感器或大型存储模块，以有效降低耗能。
这项研究成果的相关论文在6月1日登上了Nature杂志。
光子DNN比传统DNN更快
和传统DNN相比，光子DNN的原理和性能有何不同？
先来看看传统DNN：
图a是传统DNN的结构示意图，包括一个数据排列单元，然后是输入层、几个隐藏层，和一个提供分类输出的输出层。
图b展示了传统N输入神经元的结构：输入的线性加权和，通过一个非线性激活函数，产生神经元的输出。
论文题目：An on-chip photonic deep neural network for image classification.
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/62b27c2d7cb68b460fd87c00?download=false
https://www.aminer.cn/research_report/62b27c2d7cb68b460fd87c00?download=false
AMiner链接：https://www.aminer.cn/?f=cs
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