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深度神经网络由多层相互连接的节点组成,执行线性和非线性操作以处理复杂数据。其中,非线性运算(如激活函数)使深度神经网络能够解决复杂问题。2017年,麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室合作,在光芯片上演示了能执行矩阵乘法的光学神经网络,但这种设计无法在芯片上直接进行非线性操作。设计的难题在于,触发光学非线性非常耗电。
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张东辉介绍,近年来,神经网络在求解电子运动薛定谔方程的基态波函数方面也取得了重要进展。在不存在费米共振的情况下,团队仅使用15000个参数,就能精确求解丙烷分子(包含11个原子)的振动能量。而这在此前被认为是难以求解的。
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