光物理学：誤差逆伝播法で物理系を訓練する

今回L Wrightたちは、制御可能な物理系を、誤差逆伝播法（ニューラルネットワークを訓練する最も一般的なアルゴリズム）を適用して訓練するin situ–in silicoハイブリッドアルゴリズムについて報告している。この方法を用いると、ニューラルネットワークにおいて非線形数学関数の層が行うのと同じように、制御可能な非線形物理系の層が計算を実行でき、実世界の雑音や不完全性が自動的に考慮されるという利点があることが示された。著者たちは、光学的、力学的、電子的な系を用いて実現された物理的ニューラルネットワークで、分類タスクの実行に成功している。

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