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| 全球首個可用作深度機器學習的全光學神經網絡圖。 |
中評社香港9月12日電／香港科技大學公布，成功研發全球首個可用作深度機器學習（machine learning）的全光學神經網絡，不但能讓人工智慧在處理較複雜的問題上，例如辨識事物之間的關係或風險評估等範疇，進一步追近人類，更可在能耗大幅度降低的情況下，以光速進行運算；此項研究為構建大規模的光學神經網絡推進一大步，將有助未來研發新一代人工智能（AI）硬件。
為相關研究推進一大步
香港商報報道，一直以來，光學網絡操作僅限於線性（即算術中的加減法及乘法）運算，但只靠線性運算，並不能讓神經網絡模擬人類大腦運作而達至“深度學習”（Deep Learning）。人工智慧要掌握深度學習，須具有“非線性啟動函數”（non－linear activation functions） 的多層神經網絡。然而，在現存的光電混合神經網絡中，模擬人類大腦回應方式的“非線性啟動函數”乃透過電來實現，這限制了光學網絡的運算速度及能力。由科大物理學系杜勝望教授及劉軍偉教授所帶領的研究團隊，實現了首個全光學多層神經網絡，為構建大規模的光學神經網絡推進一大步。
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