法国研究员用光子系统跑递归神经网络
法国研究人员提出了一种用光子硬件跑递归神经网络的方法，比现有硬件方法的处理速度更快。
 近日，法国研究人员提出了一种用光子硬件跑递归神经网络的方法，比现有硬件方法的处理速度更快。该神经网络具有16384个节点，可扩展到数十万个节点。同时，该系统基于水库计算（Reservoir Computing）范式，经过训练可以使用原始帧作为输入，或使用定向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients）提取一组特征，以训练识别来自KTH人体行为数据库中六个人的动作。研究人员在论文中表示，该报告的分类精度为91.3%。 该研究成果已于美国时间2019年11月12日发表在学术界顶级期刊《自然机器智能（Nature Machine Intelligence）》杂志上，名为《大型脑启发式光子计算机对人类行为的识别（Human action recognition with a large-scale brain-inspired photonic computer）》。 论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-019-0110-8 |
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