論文の概要: Asymmetrical estimator for training encapsulated deep photonic neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18458v4
• Date: Thu, 13 Feb 2025 11:59:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:44:16.655551
• Title: Asymmetrical estimator for training encapsulated deep photonic neural networks
• Title（参考訳）: 深部フォトニックニューラルネットワークの訓練のための非対称推定器
• Authors: Yizhi Wang, Minjia Chen, Chunhui Yao, Jie Ma, Ting Yan, Richard Penty, Qixiang Cheng,
• Abstract要約: フォトニックニューラルネットワーク(PNN)は高速なインプロパゲーションと高帯域幅のパラダイムである。 DPNNのカプセル化に適した非対称訓練法(AsyT)を導入する。 AsyTは、最小の読み出し、高速かつ省エネな操作、最小のシステムフットプリントを備えたDPNNのための軽量ソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.709758849326061
• License:
• Abstract: Photonic neural networks (PNNs) are fast in-propagation and high bandwidth paradigms that aim to popularize reproducible NN acceleration with higher efficiency and lower cost. However, the training of PNN is known to be challenging, where the device-to-device and system-to-system variations create imperfect knowledge of the PNN. Despite backpropagation (BP)-based training algorithms being the industry standard for their robustness, generality, and fast gradient convergence for digital training, existing PNN-BP methods rely heavily on accurate intermediate state extraction or extensive computational resources for deep PNNs (DPNNs). The truncated photonic signal propagation and the computation overhead bottleneck DPNN's operation efficiency and increase system construction cost. Here, we introduce the asymmetrical training (AsyT) method, tailored for encapsulated DPNNs, where the signal is preserved in the analogue photonic domain for the entire structure. AsyT offers a lightweight solution for DPNNs with minimum readouts, fast and energy-efficient operation, and minimum system footprint. AsyT's ease of operation, error tolerance, and generality aim to promote PNN acceleration in a widened operational scenario despite the fabrication variations and imperfect controls. We demonstrated AsyT for encapsulated DPNN with integrated photonic chips, repeatably enhancing the performance from in-silico BP for different network structures and datasets.
• Abstract（参考訳）: フォトニックニューラルネットワーク(PNN)は、再現可能なNNアクセラレーションを高効率で低コストで普及させることを目的とした、高速なインプロパゲーションと高帯域幅のパラダイムである。 しかし、PNNのトレーニングは困難であることが知られており、デバイス・ツー・デバイスとシステム・ツー・システムの違いがPNNの不完全な知識を生み出している。 バックプロパゲーション(BP)ベースのトレーニングアルゴリズムは、デジタルトレーニングにおけるロバスト性、一般性、高速勾配収束の業界標準となっているが、既存のPNN-BP法は、ディープPNN(deep PNN)のための正確な中間状態抽出や広範な計算資源に大きく依存している。 停止したフォトニック信号伝搬と計算オーバヘッドボトルネックDPNNの動作効率とシステム構築コストの増大。 本稿では,非対称トレーニング(AsyT)法をDPNNのカプセル化に適した方法で導入し,その信号は構造全体のアナログフォトニックドメインに保存される。 AsyTは、最小の読み出し、高速かつ省エネな操作、最小のシステムフットプリントを備えたDPNNのための軽量ソリューションを提供する。 AsyTの操作の容易さ、エラー耐性、一般性は、製造のバリエーションや不完全な制御にもかかわらず、幅広い運用シナリオでPNN加速を促進することを目的としている。 我々は、集積フォトニックチップを用いたDPNNのカプセル化のためのAsyTを実証し、異なるネットワーク構造とデータセットに対するサイリコBPの性能を再現的に向上させた。

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