Forward–forward training of an optical neural network

関連：

code:citation

Ilker Oguz, Junjie Ke, Qifei Weng, Feng Yang, Mustafa Yildirim, Niyazi Ulas Dinc, Jih-Liang Hsieh, Christophe Moser, and Demetri Psaltis, "Forward–forward training of an optical neural network," Opt. Lett. 48, 5249-5252 (2023)

code:短縮版

I. Oguz, et al., Opt. Lett. 48, 5249-5252 (2023)

この研究のポイント

Forward-Forwardアルゴリズム（FFA）には，微分不可能な物理デバイスをアーキテクチャに組み込めるという利点があるが，ソフトウェア実装ANNを用いた検証では，誤差逆伝播法（EBA）に比べて性能が低下してしまう．

この研究では，EBAでは使用できない非線形光デバイスを組み込んだアーキテクチャをFFAで学習したところ，物理デバイスなしにEBPで訓練したモデルよりも精度が改善したことを示した．

著者

研究グループ

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Opt. Lett. 48, 5249-5252 (2023)

2024/6/6 13:29

original：Forward–forward training of an optical neural network

関連：

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Ilker Oguz, Junjie Ke, Qifei Weng, Feng Yang, Mustafa Yildirim, Niyazi Ulas Dinc, Jih-Liang Hsieh, Christophe Moser, and Demetri Psaltis, "Forward–forward training of an optical neural network," Opt. Lett. 48, 5249-5252 (2023)

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I. Oguz, et al., Opt. Lett. 48, 5249-5252 (2023)

この研究のポイント

Forward-Forwardアルゴリズム（FFA）には，微分不可能な物理デバイスをアーキテクチャに組み込めるという利点があるが，ソフトウェア実装ANNを用いた検証では，誤差逆伝播法（EBA）に比べて性能が低下してしまう．

この研究では，EBAでは使用できない非線形光デバイスを組み込んだアーキテクチャをFFAで学習したところ，物理デバイスなしにEBPで訓練したモデルよりも精度が改善したことを示した．

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Opt. Lett. 48, 5249-5252 (2023)

2024/6/6 13:29