論文の概要: Deep Learning with Passive Optical Nonlinear Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08558v2
• Date: Tue, 18 Jul 2023 15:23:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 11:22:19.370338
• Title: Deep Learning with Passive Optical Nonlinear Mapping
• Title（参考訳）: 受動非線形マッピングを用いた深層学習
• Authors: Fei Xia, Kyungduk Kim, Yaniv Eliezer, Liam Shaughnessy, Sylvain Gigan, Hui Cao
• Abstract要約: 残響共振器内の多重散乱を利用して光非線形ランダムマッピングを受動的に誘導する設計を提案する。 キャビティ内の多重散乱により容易な光データ圧縮を行い, 重要情報を効率よく圧縮し, 保持できることを示す。 我々の発見は、光コンピューティングのための新しいアルゴリズムとアーキテクチャ設計の道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.177212626554505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has fundamentally transformed artificial intelligence, but the ever-increasing complexity in deep learning models calls for specialized hardware accelerators. Optical accelerators can potentially offer enhanced performance, scalability, and energy efficiency. However, achieving nonlinear mapping, a critical component of neural networks, remains challenging optically. Here, we introduce a design that leverages multiple scattering in a reverberating cavity to passively induce optical nonlinear random mapping, without the need for additional laser power. A key advantage emerging from our work is that we show we can perform optical data compression, facilitated by multiple scattering in the cavity, to efficiently compress and retain vital information while also decreasing data dimensionality. This allows rapid optical information processing and generation of low dimensional mixtures of highly nonlinear features. These are particularly useful for applications demanding high-speed analysis and responses such as in edge computing devices. Utilizing rapid optical information processing capabilities, our optical platforms could potentially offer more efficient and real-time processing solutions for a broad range of applications. We demonstrate the efficacy of our design in improving computational performance across tasks, including classification, image reconstruction, key-point detection, and object detection, all achieved through optical data compression combined with a digital decoder. Notably, we observed high performance, at an extreme compression ratio, for real-time pedestrian detection. Our findings pave the way for novel algorithms and architectural designs for optical computing.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは人工知能を根本的に変えてきたが、ディープラーニングモデルの複雑さはますます高まっている。 光加速器は、性能、スケーラビリティ、エネルギー効率が向上する可能性がある。 しかし、ニューラルネットワークの重要な構成要素である非線形マッピングの実現は、光学的に困難なままである。 本稿では, 残響キャビティ内の多重散乱を利用して, レーザーパワーを増すことなく, 受動的に非線形ランダムマッピングを誘導する設計を提案する。 我々の研究から生じる重要な利点は、キャビティ内の多重散乱によって促進される光データ圧縮を行い、データ次元を減少させながら、重要な情報を効率よく圧縮・保持できることである。 これにより、高速光情報処理と高非線形特徴の低次元混合を生成することができる。 これらはエッジコンピューティングデバイスのような高速解析や応答を必要とするアプリケーションに特に有用である。 高速な光情報処理機能を利用することで、我々の光学プラットフォームはより効率的でリアルタイムな処理ソリューションを幅広い用途に提供できる可能性がある。 ディジタルデコーダを併用した光データ圧縮により, 分類, 画像再構成, キーポイント検出, オブジェクト検出など, タスク全体の計算性能を向上させるための設計の有効性を実証した。 特に, リアルタイム歩行者検出において, 極めて高い圧縮率で高い性能を観察した。 我々の発見は、光コンピューティングのための新しいアルゴリズムとアーキテクチャ設計の道を開いた。

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