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光学神经网络实现与应用研究
1
作者
吴雪尘
诸仲夏
吴鸯
《应用激光》
CSCD
北大核心
2024年第5期190-200,共11页
信息技术和人工智能的发展带来了数据的指数增长和对算力的爆发式需求。集成电路技术进步所能提供算力的速度已经远落后于人工智能算力需求的增长速度。同时传统电子计算系统由于冯诺伊曼架构的局限,难以满足对计算速度和功耗的要求。...
信息技术和人工智能的发展带来了数据的指数增长和对算力的爆发式需求。集成电路技术进步所能提供算力的速度已经远落后于人工智能算力需求的增长速度。同时传统电子计算系统由于冯诺伊曼架构的局限,难以满足对计算速度和功耗的要求。光学计算系统是有效解决传统电子计算系统算力、速度和功耗难题的可行方案之一。光学神经网络是光学计算的一个重要方面,通过光学硬件搭建的光学神经网络可直接在物理上实现卷积、微分、积分等数学运算。由于光学神经网络具有高并行能力、高带宽、高速度、低功耗等优势,能够有效解决人工智能的算力焦虑和功耗制约,在图像处理、语音识别等广泛领域有重要应用价值。
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关键词
光学
神经网络
人工智能
算力
空间光学神经网络
集成
光学
神经网络
原文传递
题名
光学神经网络实现与应用研究
1
作者
吴雪尘
诸仲夏
吴鸯
机构
上海市激光技术研究所有限公司
上海激光医学设备工程技术研究中心
出处
《应用激光》
CSCD
北大核心
2024年第5期190-200,共11页
文摘
信息技术和人工智能的发展带来了数据的指数增长和对算力的爆发式需求。集成电路技术进步所能提供算力的速度已经远落后于人工智能算力需求的增长速度。同时传统电子计算系统由于冯诺伊曼架构的局限,难以满足对计算速度和功耗的要求。光学计算系统是有效解决传统电子计算系统算力、速度和功耗难题的可行方案之一。光学神经网络是光学计算的一个重要方面,通过光学硬件搭建的光学神经网络可直接在物理上实现卷积、微分、积分等数学运算。由于光学神经网络具有高并行能力、高带宽、高速度、低功耗等优势,能够有效解决人工智能的算力焦虑和功耗制约,在图像处理、语音识别等广泛领域有重要应用价值。
关键词
光学
神经网络
人工智能
算力
空间光学神经网络
集成
光学
神经网络
Keywords
optical neural networks
artificial intelligence
computility
spatial optical neural network
integrated optical neural network
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
光学神经网络实现与应用研究
吴雪尘
诸仲夏
吴鸯
《应用激光》
CSCD
北大核心
2024
0
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