一阶优化算法启发，北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
在人工智能领域，深度学习技术的发展日新月异，其中神经网络的设计和优化是推动这一领域进步的关键因素。近年来，北京大学的林宙辰团队在这一领域取得了突破性进展，他们提出了一种基于一阶优化算法的神经网络架构设计方法，旨在构建具有万有逼近性质的深度学习模型。这一研究成果不仅为神经网络的设计提供了新的视角，也为解决实际问题提...
超快、超低能耗！北大团队提出基于卷积神经网络的全光计算
编辑/凯霞随着先进工程计算、经济数据分析和云计算的快速发展，对超高速和高能效计算的需求呈指数级增长。现有的冯诺依曼架构下的传统电子信号处理器难以同时实现高速和低能耗。使用光子作为信息载体是一种很有前景的选择。由于传统材料的三阶非线性光学较弱，在传统冯诺依曼架构下构建集成光子计算芯片一直是一个挑战。近日，由北京大学物理学院龚旗煌研究团队提出了一种基于卷积神经网络（CNN）实现超快超低能耗全光计算芯....
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