ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ 
Владимир Путин посетил МГТУ им. Н.Э. Баумана
Президент ознакомился с достижениями университета в ключевых отраслях науки и техники
Лекция "Матричные перемножители на основе компактных массивов оптических фазовых переключателей
27 января 2025 года
Начинаем Новый 2025-й с диптеха в его кристальном понимании!
Одной из проблем в реализации прикладных оптических нейронных сетей является необходимость использования большого количества элементов, таких как модуляторы, каплеры и микрорезонаторы, и их большой размер по сравнению с электронными составляющими. В ранее предложенных вариантах оптических чипов для умножения матриц и векторов одиночные элементы выполняют операции сложения и перемножения чисел. В результате чего для умножения вектора размера N на матрицу NxM требуется около N^2 оптических элементов.
В пятничном докладе команда ученых ФГУП «ВНИИА им. Н.Л. Духова» расскажет, что, используя широкий частотный диапазон работы оптических элементов и частотное мультиплексирование, есть возможность понизить количество необходимых элементов до порядка N.
В докладе будут рассмотрены возможные реализации ортогональных свёрточных и полносвязных нейронных сетей и структуры для расчёта градиентов функции ошибки для обучения нейронных сетей.
Приходите, будет непросто – но у нас всегда можно задавать вопросы!
31 января, 17:00, Конференц-зал УЛК.
Регистрация не требуется.Начинаем Новый 2025-й с диптеха в его кристальном понимании!
Одной из проблем в реализации прикладных оптических нейронных сетей является необходимость использования большого количества элементов, таких как модуляторы, каплеры и микрорезонаторы, и их большой размер по сравнению с электронными составляющими. В ранее предложенных вариантах оптических чипов для умножения матриц и векторов одиночные элементы выполняют операции сложения и перемножения чисел. В результате чего для умножения вектора размера N на матрицу NxM требуется около N^2 оптических элементов.
В пятничном докладе команда ученых ФГУП «ВНИИА им. Н.Л. Духова» расскажет, что, используя широкий частотный диапазон работы оптических элементов и частотное мультиплексирование, есть возможность понизить количество необходимых элементов до порядка N.
В докладе будут рассмотрены возможные реализации ортогональных свёрточных и полносвязных нейронных сетей и структуры для расчёта градиентов функции ошибки для обучения нейронных сетей.
Приходите, будет непросто – но у нас всегда можно задавать вопросы!
31 января, 17:00, Конференц-зал УЛК.
Регистрация не требуется.
