論文の概要: Optical Implementation of Equilibrium Propagation Using Spatial Photonic Ising Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13454v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 15:12:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.875649
• Title: Optical Implementation of Equilibrium Propagation Using Spatial Photonic Ising Machines
• Title（参考訳）: 空間フォトニックイジングマシンを用いた平衡伝播の光学的実装
• Authors: Dimitri Vanden Abeele, Daniele Veraldi, Davide Pierangeli, Claudio Conti, Serge Massar,
• Abstract要約: Equilibrium Propagationは、エネルギーベースのネットワークをトレーニングするための従来の機械学習に代わる魅力的な代替手段を提供する。 空間フォトニックイジングマシン(SPIM)を用いたEPのハイブリッド光デジタル実装を実証する。 SPIMはゲージ変換法を利用して、連続ニューロン状態とランク1の2値トレーニング可能なパターンの両方を位相変調として光学的に符号化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.148328477882085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Equilibrium Propagation offers a compelling alternative to traditional machine learning for training energy-based networks. Here we demonstrate a hybrid optical-digital implementation of EP using a Spatial Photonic Ising Machine (SPIM). The SPIM exploits the gauge transformation method to optically encode both continuous neuron states and rank-1 binary trainable patterns as phase modulations via a spatial light modulator, with inference realized using a finite difference scheme. The experimental system is evaluated on the Wine classification dataset. The potential of this approach, including the use of continuous couplings and structured coupling matrices, is evaluated numerically on the more complex MNIST dataset. Our work provides a concrete pathway toward energy-efficient physical implementations of Equilibrium Propagation.
• Abstract（参考訳）: Equilibrium Propagationは、エネルギーベースのネットワークをトレーニングするための従来の機械学習に代わる魅力的な代替手段を提供する。 本稿では空間フォトニックイジングマシン(SPIM)を用いたEPのハイブリッド光デジタル実装について述べる。 SPIMはゲージ変換法を用いて、空間光変調器による位相変調として連続ニューロン状態とランク1バイナリトレーニング可能なパターンの両方を光学的に符号化し、有限差分スキームを用いて推論を実現する。 実験システムはワイン分類データセットに基づいて評価される。 このアプローチのポテンシャルは、より複雑なMNISTデータセットで数値的に評価される。 我々の研究は、エネルギー効率の高い平衡伝播の物理実装に向けた具体的な経路を提供する。

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