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Nature:用揚(yáng)聲器搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
更新時(shí)間:2024-8-26 11:57:54 編輯:溫情 Nature 調(diào)整文字大小:【

今天給大家介紹一個(gè)令人瞠目結(jié)舌的黑科技——用揚(yáng)聲器識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字!這可不是胡說(shuō)八道,而是實(shí)打?qū)嵉巧狭恕禢ature》雜志的研究成果。

用揚(yáng)聲器搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓我們看看康奈爾大學(xué)的物理學(xué)家們的騷操作。他們整了個(gè)花活,居然腦洞大開(kāi)地用揚(yáng)聲器、電子元器件和激光器,分別搭建了聲學(xué)、電學(xué)和光學(xué)版的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)。這些物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的軟件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同,它們依賴于真實(shí)的物理系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算。是不是覺(jué)得有點(diǎn)不可思議?但事實(shí)就是這么神奇。

用揚(yáng)聲器識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字現(xiàn)在讓我們來(lái)詳細(xì)看看這個(gè)聲學(xué)版的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么工作的。物理學(xué)家們把揚(yáng)聲器的振膜拆掉,換成了一塊方形的鈦金屬板,并將其與揚(yáng)聲器的動(dòng)圈連接。通過(guò)計(jì)算機(jī)發(fā)送控制信號(hào),使金屬板振動(dòng),產(chǎn)生輸入信號(hào),進(jìn)而形成一個(gè)反饋閉環(huán)系統(tǒng)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),這個(gè)系統(tǒng)的工作原理如下:

輸入信號(hào):計(jì)算機(jī)發(fā)送控制信號(hào),驅(qū)動(dòng)金屬板振動(dòng),產(chǎn)生聲波輸入信號(hào)。物理變換:聲波信號(hào)通過(guò)金屬板和揚(yáng)聲器的物理特性進(jìn)行變換,相當(dāng)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)。輸出信號(hào):經(jīng)過(guò)物理變換后的信號(hào)通過(guò)麥克風(fēng)記錄,并轉(zhuǎn)換為電信號(hào),傳回計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。       

整個(gè)過(guò)程形成了一個(gè)物理上的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,可以通過(guò)調(diào)節(jié)揚(yáng)聲器和金屬板的物理參數(shù),來(lái)訓(xùn)練這個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別。

物理感知訓(xùn)練(PAT)算法

 具體來(lái)說(shuō),PAT算法的步驟如下:正向傳播:將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入物理系統(tǒng),并記錄輸出。

誤差計(jì)算:將物理系統(tǒng)的輸出與期望輸出進(jìn)行比較,計(jì)算誤差。反向傳播:利用計(jì)算機(jī)模型,計(jì)算誤差相對(duì)于物理系統(tǒng)參數(shù)的梯度。參數(shù)更新:根據(jù)計(jì)算出的梯度,調(diào)整物理系統(tǒng)的參數(shù),以減小誤差。

具體來(lái)說(shuō),PAT算法的步驟如下:

正向傳播:將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入物理系統(tǒng),并記錄輸出。

誤差計(jì)算:將物理系統(tǒng)的輸出與期望輸出進(jìn)行比較,計(jì)算誤差。

反向傳播:利用計(jì)算機(jī)模型,計(jì)算誤差相對(duì)于物理系統(tǒng)參數(shù)的梯度。

參數(shù)更新:根據(jù)計(jì)算出的梯度,調(diào)整物理系統(tǒng)的參數(shù),以減小誤差。

這種方法不僅提高了訓(xùn)練效率,還能自動(dòng)處理物理系統(tǒng)中的噪聲和不完美之處。

電學(xué)和光學(xué)版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)除了聲學(xué)版,物理學(xué)家們還開(kāi)發(fā)了電學(xué)版和光學(xué)版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。電學(xué)版使用了電阻、電容、電感和三極管等基本電子元器件,簡(jiǎn)單的電路能夠以93%的準(zhǔn)確率進(jìn)行圖像分類。光學(xué)版則利用了近紅外激光,通過(guò)倍頻晶體轉(zhuǎn)化為藍(lán)光,實(shí)現(xiàn)了97%的最高準(zhǔn)確率。這些物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展示了在不同物理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的可能性和優(yōu)勢(shì)。

未來(lái)展望PNN的優(yōu)勢(shì)在于一旦訓(xùn)練完成,它們?cè)谕评黼A段無(wú)需計(jì)算機(jī)介入,功耗極低,速度飛快。未來(lái),這些PNN不僅可以應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí),還能用于機(jī)器人、智能傳感器、材料科學(xué)等領(lǐng)域。

簡(jiǎn)直就是給我們打開(kāi)了新世界的大門(mén)。

看完這些,是不是覺(jué)得揚(yáng)聲器瞬間高大上了許多?

下次看到揚(yáng)聲器,你會(huì)不會(huì)想起它居然還能識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字?

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