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法国研究员用光子系统跑递归神经网络
2019-11-14
智东西
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11月14日消息,近日,法国研究人员提出了一种用光子硬件跑递归神经网络的方法,比现有硬件方法的处理速度更快。该神经网络具有16384个节点,可扩展到数十万个节点。同时,该系统基于水库计算(Reservoir Computing)范式,经过训练可以使用原始帧作为输入,或使用定向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients)提取一组特征,以训练识别来自KTH人体行为数据库中六个人的动作。研究人员在论文中表示,该报告的分类精度为91.3%。
该研究成果已于美国时间2019年11月12日发表在学术界顶级期刊《自然机器智能(Nature Machine Intelligence)》杂志上,名为《大型脑启发式光子计算机对人类行为的识别(Human action recognition with a large-scale brain-inspired photonic computer)》。
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