English(EN) Optimizing Physical Neural Networks through Device Variable Selection

通过可训练路由优化物理神经网络

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了一种新颖的方法来优化物理神经网络（PNN），将信号与输入变量之间的路由视为可训练参数。这种方法利用 Gumbel-Softmax 重参数化，以最小的推理开销增强了 PNN 的表达能力。在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上的实验表明，准确性有了显著提高，对于一个小型 CNN 模型，MNIST 分类准确率从 94.5% 提高到 96.9%，CIFAR-10 从 62.8% 提高到 68.0%。 AI

影响为物理神经网络引入了一种新颖的优化技术，有望带来更节能的 AI 硬件。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Sjoerd van den Belt, Manuel Escudero, Mohamadreza Zolfagharinejad, Wilfred G. van der Wiel, Nikolaos Alachiotis · 2026-10-27 04:00

通过设备变量选择优化物理神经网络

arXiv:2610.33522v1 Announce Type: cross Abstract: Physical neural networks (PNNs) leverage device physics in electronics, optics, and related domains to enable energy-efficient neural networks. Broken-isomorphism PNNs replace linear operations with multivariate physical transform…

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通过设备变量选择优化物理神经网络

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