光速图像识别了解一下：低于1纳秒的那种

作者简介
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论文一作， FarshidAshtiani现任美国宾夕法尼亚大学电气和系统工程系博士后研究员，主要研究方向是光子-电子联合/混合集成系统。

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论文的其他作者也都来自宾大的电气和系统工程系。
去年，就有一位日本NTT研究所的科学家表示，光子计算可以降低神经网络计算的能耗，拥有巨大潜力，很可能成为深度学习的未来重点发展对象。
该研究的宾大工程师们则表示， PDNN对光学数据的直接、无时钟处理消除了模拟-数字转换和对大型内存模块的要求，使下一代深度学习系统的神经网络更快、更节能。
对于光子深度神经网络的前景和应用，你怎么看？
论文地址：
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04714-0#article-info参考链接：https://spectrum.ieee.org/photonic-neural-network—完—
【光速图像识别了解一下：低于1纳秒的那种 | Nature】量子位QbitAI·头条号签约

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