University of California, Los Angeles

전기 없이 작동하는 광학 신경망: 렌즈에 빛을 통과시켜 행렬 곱셈을 즉시 수행하는 방법

2018년, UCLA 연구팀은 일반 플라스틱으로 회절형 심층 신경망(D²NN)을 3D 프린팅했습니다. 다섯 개의 플라스틱 판이 빛의 회절을 이용해 행렬 곱셈을 수행하며, 손으로 쓴 숫자 인식에서 91.75%의 정확도를 달성했고, 제작 후에는 전기를 전혀 사용하지 않습니다. 학습은 GPU에서 수행된 후, 가중치가 판의 기하학적 구조에 고정됩니다.

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