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原標題：國產光芯片重大突破！清華團隊利用神經網絡，首創全前向智能光計算訓練架構
關鍵字：神經網絡,數據,光子,解讀,團隊
文章來源：HyperAI超神經
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內容摘要：

作者：田小幺
編輯：十九，李寶珠
清華大學戴瓊海院士、方璐教授的研究團隊將神經網絡訓練中的前向與反向傳播都等效為光的前向傳播，開發出了一種稱為全前向模式 FFM 學習的方法，有望推動深度學習神經網絡、超靈敏感知和拓撲光子學等應用和理論領域的發展。自 2012 年以來，人工智能模型訓練算力需求每 3-4 個月翻一番，每年人工智能訓練模型所需算力增長幅度高達 10 倍。這就帶來了一個挑戰：我們如何讓 AI 更快、更高效？答案可能就藏在光的世界里。
光學計算，一個充滿潛力的領域，主張利用光的速度和特性將機器學習應用的速度和能效提升到新的高度。但是，要實現這一目標，我們必須解決一個難題：如何有效地訓練這些光學模型。過去，人們依賴于數字計算機來模擬和訓練光學系統，但受限于光學系統所需的精確模型和大量的訓練數據，這使得光學系統的能力受到了極大的限制。而且，隨著系統復雜性的增加，這些模型的建立和維護變得越來越困難。
近期，清華大學戴瓊海院士、方璐教授研究團隊抓住了光子傳播具有對稱性這一特性，將神經網絡訓練中的前向與反向傳播都等效為光的前向傳播，開發出了一種全前向模式 (FFM, fully forw

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