今天給大家介紹一個令人瞠目結(jié)舌的黑科技——用揚(yáng)聲器識別手寫數(shù)字！這可不是胡說八道，而是實(shí)打?qū)嵉巧狭恕禢ature》雜志的研究成果。
用揚(yáng)聲器搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓我們看看康奈爾大學(xué)的物理學(xué)家們的騷操作。他們整了個花活，居然腦洞大開地用揚(yáng)聲器、電子元器件和激光器，分別搭建了聲學(xué)、電學(xué)和光學(xué)版的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）。這些物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的軟件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，它們依賴于真實(shí)的物理系統(tǒng)進(jìn)行計算。是不是覺得有點(diǎn)不可思議？但事實(shí)就是這么神奇。
用揚(yáng)聲器識別手寫數(shù)字現(xiàn)在讓我們來詳細(xì)看看這個聲學(xué)版的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么工作的。物理學(xué)家們把揚(yáng)聲器的振膜拆掉，換成了一塊方形的鈦金屬板，并將其與揚(yáng)聲器的動圈連接。通過計算機(jī)發(fā)送控制信號，使金屬板振動，產(chǎn)生輸入信號，進(jìn)而形成一個反饋閉環(huán)系統(tǒng)。
簡單來說，這個系統(tǒng)的工作原理如下：
輸入信號：計算機(jī)發(fā)送控制信號，驅(qū)動金屬板振動，產(chǎn)生聲波輸入信號。物理變換：聲波信號通過金屬板和揚(yáng)聲器的物理特性進(jìn)行變換，相當(dāng)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)。輸出信號：經(jīng)過物理變換后的信號通過麥克風(fēng)記錄，并轉(zhuǎn)換為電信號，傳回計算機(jī)進(jìn)行處理。
整個過程形成了一個物理上的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，可以通過調(diào)節(jié)揚(yáng)聲器和金屬板的物理參數(shù)，來訓(xùn)練這個系統(tǒng)進(jìn)行手寫數(shù)字識別。
物理感知訓(xùn)練（PAT）算法
具體來說，PAT算法的步驟如下：正向傳播：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入物理系統(tǒng)，并記錄輸出。
誤差計算：將物理系統(tǒng)的輸出與期望輸出進(jìn)行比較，計算誤差。反向傳播：利用計算機(jī)模型，計算誤差相對于物理系統(tǒng)參數(shù)的梯度。參數(shù)更新：根據(jù)計算出的梯度，調(diào)整物理系統(tǒng)的參數(shù)，以減小誤差。
具體來說，PAT算法的步驟如下：
正向傳播：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入物理系統(tǒng)，并記錄輸出。
誤差計算：將物理系統(tǒng)的輸出與期望輸出進(jìn)行比較，計算誤差。
反向傳播：利用計算機(jī)模型，計算誤差相對于物理系統(tǒng)參數(shù)的梯度。
參數(shù)更新：根據(jù)計算出的梯度，調(diào)整物理系統(tǒng)的參數(shù)，以減小誤差。
這種方法不僅提高了訓(xùn)練效率，還能自動處理物理系統(tǒng)中的噪聲和不完美之處。
電學(xué)和光學(xué)版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)除了聲學(xué)版，物理學(xué)家們還開發(fā)了電學(xué)版和光學(xué)版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。電學(xué)版使用了電阻、電容、電感和三極管等基本電子元器件，簡單的電路能夠以93%的準(zhǔn)確率進(jìn)行圖像分類。光學(xué)版則利用了近紅外激光，通過倍頻晶體轉(zhuǎn)化為藍(lán)光，實(shí)現(xiàn)了97%的最高準(zhǔn)確率。這些物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展示了在不同物理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的可能性和優(yōu)勢。
未來展望PNN的優(yōu)勢在于一旦訓(xùn)練完成，它們在推理階段無需計算機(jī)介入，功耗極低，速度飛快。未來，這些PNN不僅可以應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)，還能用于機(jī)器人、智能傳感器、材料科學(xué)等領(lǐng)域。
簡直就是給我們打開了新世界的大門。
看完這些，是不是覺得揚(yáng)聲器瞬間高大上了許多？
下次看到揚(yáng)聲器，你會不會想起它居然還能識別手寫數(shù)字？
|
