We propose an innovative design for an all-optical Echo State Network (ESN), an advanced type of reservoir computer known for its universal computational capabilities. Our design enables fully optical implementation of arbitrary ESNs, featuring flexibility in optical matrix multiplication and nonlinear activation. Leveraging the nonlinear characteristics of stimulated Brillouin scattering (SBS), the architecture efficiently realizes measurement-free nonlinear activation. The approach significantly reduces computational overhead and energy consumption compared to traditional software-based methods. Comprehensive simulations validate the system's memory capacity, nonlinear processing strength, and polynomial algebra capabilities, showcasing performance comparable to software ESNs across key benchmark tasks. Our design establishes a feasible, scalable, and universally applicable framework for optical reservoir computing, suitable for diverse machine learning applications.


翻译:我们提出了一种创新的全光回声状态网络(ESN)设计方案,这是一种具有通用计算能力的高级储层计算机。我们的设计实现了任意ESN的全光执行,其特点在于光学矩阵乘法和非线性激活的灵活性。利用受激布里渊散射(SBS)的非线性特性,该架构高效地实现了免测量的非线性激活。与传统的基于软件的方法相比,该方法显著降低了计算开销和能耗。全面的仿真验证了系统的记忆容量、非线性处理能力和多项式代数运算能力,在关键基准任务上展示了与软件ESN相当的性能。我们的设计为光储层计算建立了一个可行、可扩展且普遍适用的框架,适用于多种机器学习应用。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
27+阅读 · 2021年11月11日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
27+阅读 · 2021年11月11日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员