論文の概要: Deep physical neural networks enabled by a backpropagation algorithm for arbitrary physical systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13386v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 18:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 23:03:59.092519
• Title: Deep physical neural networks enabled by a backpropagation algorithm for arbitrary physical systems
• Title（参考訳）: 任意の物理系に対するバックプロパゲーションアルゴリズムにより実現される深層物理ニューラルネットワーク
• Authors: Logan G. Wright, Tatsuhiro Onodera, Martin M. Stein, Tianyu Wang, Darren T. Schachter, Zoey Hu, Peter L. McMahon
• Abstract要約: 本稿では,ディープニューラルネットワークモデルを実現するための急進的な代替手段を提案する。 ニューラルネットとして機能する制御可能な物理システムのシーケンスを効率的に学習するために,物理認識トレーニングと呼ばれるハイブリッド物理デジタルアルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7785805908699803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have become a pervasive tool in science and engineering. However, modern deep neural networks' growing energy requirements now increasingly limit their scaling and broader use. We propose a radical alternative for implementing deep neural network models: Physical Neural Networks. We introduce a hybrid physical-digital algorithm called Physics-Aware Training to efficiently train sequences of controllable physical systems to act as deep neural networks. This method automatically trains the functionality of any sequence of real physical systems, directly, using backpropagation, the same technique used for modern deep neural networks. To illustrate their generality, we demonstrate physical neural networks with three diverse physical systems-optical, mechanical, and electrical. Physical neural networks may facilitate unconventional machine learning hardware that is orders of magnitude faster and more energy efficient than conventional electronic processors.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、科学と工学における普及するツールとなっている。 しかし、現代のディープニューラルネットワークのエネルギー要求の増加は、そのスケーリングと幅広い使用をますます制限している。 本稿では,ディープニューラルネットワークモデルを実現するための急進的な代替手段を提案する。 ニューラルネットとして機能する制御可能な物理システムのシーケンスを効率的に学習するために,物理認識トレーニングと呼ばれるハイブリッド物理デジタルアルゴリズムを導入する。 この方法は、現代のディープニューラルネットワークで使用されるのと同じ手法であるバックプロパゲーションを使用して、任意の物理システムの機能を自動で訓練する。 それらの一般化を説明するために,光学系,機械系,電気系の3種類の物理ニューラルネットワークを実演する。 物理ニューラルネットワークは、従来の電子プロセッサよりも桁違いに高速でエネルギー効率の高い非伝統的な機械学習ハードウェアを促進する。

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