Low-power scalable multilayer optoelectronic neural networks enabled with incoherent light

MNIST数据库 计算机科学 可扩展性 人工神经网络 光电探测器 神经形态工程学 深度学习 人工智能 数码产品 计算机硬件 光电子学 电子工程 电气工程 材料科学 数据库 工程类
作者
Anran Song,S. Nikhilesh Kottapalli,Rahul Goyal,Bernhard Schölkopf,Peer Fischer
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1)
标识
DOI:10.1038/s41467-024-55139-4
摘要

Abstract Optical approaches have made great strides towards the goal of high-speed, energy-efficient computing necessary for modern deep learning and AI applications. Read-in and read-out of data, however, limit the overall performance of existing approaches. This study introduces a multilayer optoelectronic computing framework that alternates between optical and optoelectronic layers to implement matrix-vector multiplications and rectified linear functions, respectively. Our framework is designed for real-time, parallelized operations, leveraging 2D arrays of LEDs and photodetectors connected via independent analog electronics. We experimentally demonstrate this approach using a system with a three-layer network with two hidden layers and operate it to recognize images from the MNIST database with a recognition accuracy of 92% and classify classes from a nonlinear spiral data with 86% accuracy. By implementing multiple layers of a deep neural network simultaneously, our approach significantly reduces the number of read-ins and read-outs required and paves the way for scalable optical accelerators requiring ultra low energy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
daidaimumu发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
鸣笛应助枫1538采纳,获得50
2秒前
大洁发布了新的文献求助10
2秒前
JL完成签到,获得积分10
3秒前
zjw1997发布了新的文献求助30
3秒前
Lucas应助SUnnnnn采纳,获得10
4秒前
5秒前
胖心怡完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
goenkrrj完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
chun发布了新的文献求助10
7秒前
zyl发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
吕创坤完成签到,获得积分10
9秒前
tt发布了新的文献求助10
10秒前
wh完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
goenkrrj发布了新的文献求助10
10秒前
keyaner发布了新的文献求助10
11秒前
Liskiat2021完成签到,获得积分10
11秒前
YamDaamCaa应助N0V1CE采纳,获得50
11秒前
airslake完成签到,获得积分10
12秒前
怡然映之完成签到,获得积分10
13秒前
poppy发布了新的文献求助10
13秒前
ScholarZmm完成签到,获得积分10
13秒前
Liskiat2021发布了新的文献求助10
14秒前
斯文败类应助zyl采纳,获得10
16秒前
SUnnnnn完成签到,获得积分20
18秒前
tt完成签到,获得积分10
18秒前
20秒前
半夏完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
Methylation完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
归尘应助DD采纳,获得10
23秒前
威武的匕完成签到,获得积分10
24秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969917
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514626
关于积分的说明 11175060
捐赠科研通 3249928
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795165
邀请新用户注册赠送积分活动 875617
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804891