通过弯曲光线来进行AI分析这款机器学习系统与3D打印完美融合

作者:beplay体育  时间:2020-09-02  浏览量:75424

如今机器学习系统四处都是,但它某种程度是隐形的。它隐蔽在后台优化音频,或在图像中辨识人脸。但这个新的系统不仅是可见的,而且是物理的。它不是通过计算出来数字,而是通过倾斜光线来展开AI型分析。

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它古怪且独有,但和人们的第一感觉恰恰相反,它反而很好地证明了这些“人工智能”系统是多么的非常简单。机器学习系统,我们经常把它称为人工智能的一种形式,其核心是一系列基于数据的计算出来,每一组数据都是建构于最后一个对系统或循环中。计算出来本身并不是尤其简单,尽管它们不是你想要的那种用钢笔和纸做到的数学运算。

最后,所有这些非常简单的数学计算最后不会把输出的数据与它“学会”辨识的各种模式匹配。但问题是,一旦这些“层”最后被“训练”已完成,在许多方面,它就不会重复地继续执行完全相同的计算出来。一般来说这意味著它可以优化,从而会闲置过于多的空间或CPU资源。但是来beplay官方网站自加州大学洛杉矶分校的研究人员指出,它显然可以被烧结,这些层本身就是3d打印的半透明材料层,它们被简单的衍射图样印在上面,就像数学运算时要把数字写出下来一样。

如果这有点困难的话,想要一个机械计算器。如今,这一切都是在计算机逻辑中数字化已完成的,但在过去,计算器用于的是实际的机械部件移动,在或许上,这种“散射深层神经网络”和以下情况很像:它用于和操作者数字的物理回应,而不是电子回应。

正如研究人员所说:在等价层上的每个点都可以传输或光线射入的波,它代表一个人工神经元,通过光学散射与下面层的其他神经元连接。每个“神经元”都可通过转变振幅和振幅来调节。“我们的全光学深度自学框架,需要以光速已完成计算机神经网络可以构建的各种简单功能。它的功能十分多,而且速度迅速,这项技术在世界上也十分先进设备,”研究人员在叙述他们的系统的论文中写到。

为了证明这一点,他们训练了一个了解的自学模型来辨识手写数字。一旦找到它是最后的,他们采行的层次矩阵数学,不会将它转换成一系列光学切换。

例如,一层有可能是通过将两层的光线新的探讨到下一层的一个区域,并将值相乘来构建的——确实的计算出来要简单得多,但期望你能解读。:beplay体育-beplay官方网站。

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