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Stochastic photonic spiking neuron for Bayesian inference with unsupervised learning

尖峰神经网络 神经形态工程学 计算机科学 人工神经网络 人工智能 推论 贝叶斯推理 光子学 贝叶斯概率 特征(语言学) 无监督学习 模式识别(心理学) 机器学习 物理 光学 哲学 语言学
作者
Bowen Ma,Junfeng Zhang,Xing Li,Weiwen Zou
出处
期刊:Optics Letters [The Optical Society]
卷期号:48 (6): 1411-1411 被引量:3
标识
DOI:10.1364/ol.484268
摘要

Stochasticity is an inherent feature of biological neural activities. We propose a noise-injection scheme to implement a GHz-rate stochastic photonic spiking neuron (S-PSN). The firing-probability encoding is experimentally demonstrated and exploited for Bayesian inference with unsupervised learning. In a breast diagnosis task, the stochastic photonic spiking neural network (S-PSNN) can not only achieve a classification accuracy of 96.6%, but can also evaluate the diagnosis uncertainty with prediction entropies. As a result, the misdiagnosis rate is reduced by 80% compared to that of a conventional deterministic photonic spiking neural network (D-PSNN) for the same task. The GHz-rate S-PSN endows the neuromorphic photonics with high-speed Bayesian inference for reliable information processing in error-critical scenarios.
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