論文の概要: Polariton lattices as binarized neuromorphic networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07232v1
• Date: Sun, 14 Jan 2024 08:32:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 19:06:13.431330
• Title: Polariton lattices as binarized neuromorphic networks
• Title（参考訳）: 二項化ニューロモルフィックネットワークとしてのポラリトン格子
• Authors: Evgeny Sedov and Alexey Kavokin
• Abstract要約: 本研究では, 励起子-偏光子縮合格子に基づく新規なニューロモルフィックネットワークアーキテクチャを導入し, 非共鳴光ポンピングにより複雑に相互接続し, エネルギー化する。 このネットワークは、ペア結合された凝縮体の空間コヒーレンスによって促進される各ニューロンがバイナリ操作を行うバイナリ・フレームワークを採用している。 ネットワークの性能は手書き文字認識のためのMNISTデータセットを用いて評価され、既存の偏極性ニューロモルフィックシステムよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel neuromorphic network architecture based on a lattice of exciton-polariton condensates, intricately interconnected and energized through non-resonant optical pumping. The network employs a binary framework, where each neuron, facilitated by the spatial coherence of pairwise coupled condensates, performs binary operations. This coherence, emerging from the ballistic propagation of polaritons, ensures efficient, network-wide communication. The binary neuron switching mechanism, driven by the nonlinear repulsion through the excitonic component of polaritons, offers computational efficiency and scalability advantages over continuous weight neural networks. Our network enables parallel processing, enhancing computational speed compared to sequential or pulse-coded binary systems. The system's performance was evaluated using the MNIST dataset for handwritten digit recognition, showcasing the potential to outperform existing polaritonic neuromorphic systems, as demonstrated by its impressive predicted classification accuracy of up to 97.5%.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 励起子-偏光子縮合格子に基づく新規なニューロモルフィックネットワークアーキテクチャを導入し, 非共鳴光ポンピングにより複雑に相互接続し, エネルギー化する。 ネットワークはバイナリフレームワークを採用しており、各ニューロンはペア結合凝縮の空間的コヒーレンスによって促進され、バイナリ操作を行う。 このコヒーレンスはポラリトンの弾道伝播から生まれ、効率的でネットワーク全体の通信を保証する。 双対ニューロンスイッチング機構は、偏光子の励起成分を介して非線形反発によって駆動され、連続重み付けニューラルネットワークよりも計算効率とスケーラビリティの利点を提供する。 本ネットワークは並列処理が可能であり,シーケンシャルおよびパルス符号化バイナリシステムと比較して計算速度が向上する。 システムの性能は手書き文字認識のためのMNISTデータセットを用いて評価され、97.5%の予測精度で示されるように、既存の偏極性ニューロモルフィックシステムを上回る可能性を示した。

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