論文の概要: QuATON: Quantization Aware Training of Optical Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03049v2
• Date: Thu, 21 Mar 2024 16:21:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 19:56:45.822582
• Title: QuATON: Quantization Aware Training of Optical Neurons
• Title（参考訳）: QuATON:光ニューロンの量子化学習
• Authors: Hasindu Kariyawasam, Ramith Hettiarachchi, Quansan Yang, Alex Matlock, Takahiro Nambara, Hiroyuki Kusaka, Yuichiro Kunai, Peter T C So, Edward S Boyden, Dushan Wadduwage,
• Abstract要約: 光プロセッサは「光ニューロン」で構築されており、光速で高次元線形演算を効率的に行うことができる。 このような光学プロセッサは3D加工が可能になったが、精度は限られている。 この制限は、光ニューロンにおける学習可能なパラメータの量子化に変換され、光プロセッサの設計中に処理されるべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15320652338704774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical processors, built with "optical neurons", can efficiently perform high-dimensional linear operations at the speed of light. Thus they are a promising avenue to accelerate large-scale linear computations. With the current advances in micro-fabrication, such optical processors can now be 3D fabricated, but with a limited precision. This limitation translates to quantization of learnable parameters in optical neurons, and should be handled during the design of the optical processor in order to avoid a model mismatch. Specifically, optical neurons should be trained or designed within the physical-constraints at a predefined quantized precision level. To address this critical issues we propose a physics-informed quantization-aware training framework. Our approach accounts for physical constraints during the training process, leading to robust designs. We demonstrate that our approach can design state of the art optical processors using diffractive networks for multiple physics based tasks despite quantized learnable parameters. We thus lay the foundation upon which improved optical processors may be 3D fabricated in the future.
• Abstract（参考訳）: 光プロセッサは「光ニューロン」で構築されており、光速で高次元線形演算を効率的に行うことができる。 したがって、それらは大規模線形計算を加速するための有望な道である。 現在のマイクロファブリケーションの進歩により、そのような光学プロセッサは3D製造が可能になったが、精度は限られている。 この制限は、光学ニューロンにおける学習可能なパラメータの量子化に変換され、モデルミスマッチを避けるために、光学プロセッサの設計中に処理されるべきである。 具体的には、光ニューロンは予め定義された量子化精度レベルで物理的制約の中で訓練または設計されるべきである。 この重要な問題に対処するために、物理インフォームド量子化対応トレーニングフレームワークを提案する。 私たちのアプローチは、トレーニングプロセス中に物理的な制約を考慮し、堅牢な設計につながります。 我々は,量子化学習可能なパラメータに拘わらず,複数の物理に基づくタスクに対して,回折ネットワークを用いて最先端の光学プロセッサを設計できることを実証した。 そこで我々は、改良された光学プロセッサを将来3Dで製造する基盤を築いた。

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