Sjoerd Van Den Belt

通过可训练路由优化物理神经网络

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%。