論文の概要: The Impact of Feature Representation on the Accuracy of Photonic Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18757v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 20:55:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 15:56:54.501045
- Title: The Impact of Feature Representation on the Accuracy of Photonic Neural Networks
- Title（参考訳）: 特徴表現がフォトニックニューラルネットワークの精度に及ぼす影響
- Authors: Mauricio Gomes de Queiroz, Paul Jimenez, Raphael Cardoso, Mateus Vidaletti da Costa, Mohab Abdalla, Ian O'Connor, Alberto Bosio, Fabio Pavanello,
- Abstract要約: フォトニックニューラルネットワーク(PNN)は、高並列化、低レイテンシ、エネルギー効率といった可能性から、研究コミュニティにおいて大きな関心を集めている。
複数の特徴を1つの入力に組み合わせることで、入力や関連機器の数を減らし、より小さくエネルギー効率のよいPNNを生み出すことが一般的である。
本稿では,PNNの性能と学習能力に共通する特徴を組み合わせた符号化手法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.037642311896327864
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Photonic Neural Networks (PNNs) are gaining significant interest in the research community due to their potential for high parallelization, low latency, and energy efficiency. PNNs compute using light, which leads to several differences in implementation when compared to electronics, such as the need to represent input features in the photonic domain before feeding them into the network. In this encoding process, it is common to combine multiple features into a single input to reduce the number of inputs and associated devices, leading to smaller and more energy-efficient PNNs. Although this alters the network's handling of input data, its impact on PNNs remains understudied. This paper addresses this open question, investigating the effect of commonly used encoding strategies that combine features on the performance and learning capabilities of PNNs. Here, using the concept of feature importance, we develop a mathematical framework for analyzing feature combination. Through this framework, we demonstrate that encoding multiple features together in a single input determines their relative importance, thus limiting the network's ability to learn from the data. Given some prior knowledge of the data, however, this can also be leveraged for higher accuracy. By selecting an optimal encoding method, we achieve up to a 12.3\% improvement in accuracy of PNNs trained on the Iris dataset compared to other encoding techniques, surpassing the performance of networks where features are not combined. These findings highlight the importance of carefully choosing the encoding to the accuracy and decision-making strategies of PNNs, particularly in size or power constrained applications.
- Abstract（参考訳）: フォトニックニューラルネットワーク(PNN)は、高並列化、低レイテンシ、エネルギー効率といった可能性から、研究コミュニティにおいて大きな関心を集めている。
PNNは光を用いて計算し、電子回路と比較して実装にいくつかの違いをもたらす。
この符号化プロセスでは、複数の特徴を単一の入力に組み合わせて入力や関連機器の数を減らし、より小さくエネルギー効率の良いPNNを生み出すことが一般的である。
これにより入力データの処理が変更されるが、PNNへの影響は未検討のままである。
本稿では、PNNの性能と学習能力に共通して用いられる符号化戦略が及ぼす影響について考察する。
ここでは,特徴の重要度の概念を用いて,特徴の組み合わせを解析するための数学的枠組みを開発する。
このフレームワークを通じて、複数の機能を1つの入力にまとめて符号化することで、相対的な重要性が決定され、ネットワークがデータから学習する能力が制限されることを実証する。
しかし、データに関するいくつかの事前の知識を考えると、高い精度で利用することもできる。
最適な符号化手法を選択することで、IrisデータセットでトレーニングされたPNNの精度を12.3倍に向上させ、特徴が組み合わさらないネットワークの性能を上回ります。
これらの知見は、特にサイズや電力制約のあるアプリケーションにおいて、PNNの精度と意思決定戦略に対するエンコーディングを慎重に選択することの重要性を強調している。
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