На сите ни е позната способноста на невронските мрежи да препознаваат рачно напишан текст. Основите на оваа технологија постојат многу години, но само релативно неодамна скоковите во компјутерската моќ и паралелната обработка ја направија оваа технологија многу практично решение. Сепак, ова практично решение во суштина би било во форма на дигитален компјутер кој постојано менува битови, исто како и секоја друга програма. Но, тоа не е случај со невронската мрежа развиена од истражувачи од универзитетите во Висконсин, МИТ и Колумбија. Тие .
Ова стакло содржи прецизно лоцирани подмножества, како што се воздушни меури, нечистотии од графен и други материјали. Кога светлината удира во стаклото, се создаваат сложени бранови обрасци, што предизвикува светлината да стане поинтензивна во една од десет области. Секоја од овие области одговара на одреден број. На пример, подолу се дадени два примери кои покажуваат како светлината патува кога го препознава бројот „два“.
Со сет за обука од 5000 слики, невронската мрежа е во состојба правилно да препознае 79% од 1000 влезни слики. Тимот верува дека би можеле да го подобрат резултатот ако можат да ги заобиколат ограничувањата предизвикани од процесот на производство на стакло. Тие започнаа со многу ограничен дизајн на уредот за да добијат работен прототип. Следно, тие планираат да продолжат да проучуваат различни начини за подобрување на квалитетот на препознавањето, притоа обидувајќи се да не ја комплицираат премногу технологијата за да може потоа да се користи во производството. Тимот исто така има планови да создаде XNUMXД невронска мрежа во стакло.
Извор: www.habr.com