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清華大學電子系研究結(jié)果新進展

• 清華大學電子系陳宏偉課題組在集成光計算領(lǐng)域取得進展機器學習技術(shù)已廣泛應用于高性能信息處理領(lǐng)域，與此同時，在解決各類復雜任務時對于計算容量、計算速度以及能耗等的要求也越來越高。然而，現(xiàn)有硬件的計算速度受到傳統(tǒng)馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)的嚴重限制，隨著計算過程所需時間的增長，計算效率將變得低下，能耗也會更大。近年來，光子方法在執(zhí)行涉及復雜計算的深度學習過程方面顯示出了非凡潛力，國內(nèi)外多家研究機構(gòu)陸續(xù)提出了集成光子神經(jīng)網(wǎng)絡的新架構(gòu)，如基于馬赫增德爾干涉儀（MZI）、微環(huán)諧振腔（MRR）以及波分系統(tǒng)設計的光子神經(jīng)網(wǎng)絡等。
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