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UCLA用空间非相干衍射光网络进行复数值线性变换 可应用于自动驾驶汽车自然场景处理

2024-1-25 18:03| 发布者: milan2m| 查看: 141| 评论: 0

摘要: 盖世汽车讯 先进神经网络中的大部分计算包括矩阵向量乘法和卷积计算等线性运算,而且线性运算在密码学中也扮演着重要角色。虽然GPU(图形处理器)和TPU(热接收器装置)等专用处理器可用于执行高度并行的线性运算,但此类设备功耗高,而且电子器件的低带宽还限制了运算速度。但是,光学器件因具有并行性,大带宽以及

盖世汽车讯 先进神经网络中的大部分计算包括矩阵向量乘法和卷积计算等线性运算,而且线性运算在密码学中也扮演着重要角色。虽然GPU(图形处理器)和TPU(热接收器装置)等专用处理器可用于执行高度并行的线性运算,但此类设备功耗高,而且电子器件的低带宽还限制了运算速度。但是,光学器件因具有并行性,大带宽以及快速计算速度,更适合用于此类运算。

UCLA用空间非相干衍射光网络进行复数值线不该换 可应用于自动驾驶汽车自然场景处理


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