文/陈根

日前，一篇在《科学》（Science）上发表的论文表示，研究人员在光子芯片上实现了反向传播算法，成功训练了神经网络。

神经网络：机器学习算法模型

(资料图片)

作为一种强大的机器学习算法模型，神经网络已经成为人工智能和机器学习技术领域的中流砥柱。它是受到生物神经系统的启发，可以通过学习和适应来识别和分类输入数据。神经网络由多个简单的节点（也称为神经元）组成，这些节点通过连接形成一个复杂的网络。每个节点接收输入信号并进行加权处理，然后将其传递到下一个节点，直到达到输出层。

神经网络的学习过程通常涉及到训练数据集和优化算法。训练数据集是已知的输入和输出的组合，优化算法则是用来调整神经网络中的权重和偏置，以最小化误差或损失函数。这样的学习过程可以使神经网络逐渐适应输入数据，提高其分类和预测能力。

神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、机器翻译、推荐系统等领域。它具有高度的自适应性和鲁棒性，可以应对数据的复杂性和噪声干扰。另外，神经网络还可以处理非线性问题，因此在某些情况下比传统的线性模型具有更好的性能。

反向传播算法的新践行

日前，研究人员利用光子芯片的优势，成功地实现了反向传播算法。

反向传播算法是一种训练神经网络的方法，其基本思想是通过计算网络预测输出与实际输出之间的误差，并将误差沿网络反向传播，以更新网络的权重和偏置，从而提高其性能。

在传统的计算机中，反向传播算法通常通过使用数值计算来实现。但是，由于神经网络需要处理大量的数据和复杂的计算，因此使用传统的计算机进行训练会面临一些挑战，比如需要更长的时间和更大的能源消耗。

与传统计算机不同，光子芯片使用光信号而不是电信号来进行计算，具有更高的速度和更低的能耗。这使得利用光子芯片进行神经网络训练成为可能。而今，研究人员通过将神经网络模型映射到光子芯片上，并使用光子传输代替电子传输，得以在实验中成功训练神经网络。这项技术具有潜力在人工智能和机器学习领域中发挥重要作用，并为更快、更高效的神经网络训练提供了新的思路和方法。

光子芯片解决能耗困境

曾经，神经网络算法都是建立在电子芯片上。然而，随着神经网络使用的扩充，这种算法消耗的能源也越来越多，一些估计表明，每5～6个月，神经网络消耗的能量就会翻一倍。

而采用新的底层计算架构是解决能耗困境的一种方法。于是，研究人员尝试使用混合光子神经网络，一种利用光子技术来加速神经网络运算的新型计算模型。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。其中，输入层将光信号转换为电信号，隐藏层和输出层则由光子器件来实现神经元的计算，输出层最终将输出结果转换为光信号。混合光子神经网络结合了光子和电子技术的优点，利用光子器件实现神经元的计算和光子传输来实现神经元之间的连接。

与传统的电子神经网络相比，混合光子神经网络具有更快的运算速度、更低的能耗和更高的并行性。这是由于光子技术具有高速、低耗、宽带和无电磁干扰等优点。