今天給大家介紹一個令人瞠目結(jié)舌的黑科技——用揚聲器識別手寫數(shù)字！這可不是胡說八道，而是實打?qū)嵉巧狭恕禢ature》雜志的研究成果。
用揚聲器搭建神經(jīng)網(wǎng)絡讓我們看看康奈爾大學的物理學家們的騷操作。他們整了個花活，居然腦洞大開地用揚聲器、電子元器件和激光器，分別搭建了聲學、電學和光學版的物理神經(jīng)網(wǎng)絡（PNN）。這些物理神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)的軟件神經(jīng)網(wǎng)絡不同，它們依賴于真實的物理系統(tǒng)進行計算。是不是覺得有點不可思議？但事實就是這么神奇。
用揚聲器識別手寫數(shù)字現(xiàn)在讓我們來詳細看看這個聲學版的神經(jīng)網(wǎng)絡是怎么工作的。物理學家們把揚聲器的振膜拆掉，換成了一塊方形的鈦金屬板，并將其與揚聲器的動圈連接。通過計算機發(fā)送控制信號，使金屬板振動，產(chǎn)生輸入信號，進而形成一個反饋閉環(huán)系統(tǒng)。
簡單來說，這個系統(tǒng)的工作原理如下：
輸入信號：計算機發(fā)送控制信號，驅(qū)動金屬板振動，產(chǎn)生聲波輸入信號。物理變換：聲波信號通過金屬板和揚聲器的物理特性進行變換，相當于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡中的激活函數(shù)。輸出信號：經(jīng)過物理變換后的信號通過麥克風記錄，并轉(zhuǎn)換為電信號，傳回計算機進行處理。
整個過程形成了一個物理上的“神經(jīng)網(wǎng)絡”，可以通過調(diào)節(jié)揚聲器和金屬板的物理參數(shù)，來訓練這個系統(tǒng)進行手寫數(shù)字識別。
物理感知訓練（PAT）算法
具體來說，PAT算法的步驟如下：正向傳播：將訓練數(shù)據(jù)輸入物理系統(tǒng)，并記錄輸出。
誤差計算：將物理系統(tǒng)的輸出與期望輸出進行比較，計算誤差。反向傳播：利用計算機模型，計算誤差相對于物理系統(tǒng)參數(shù)的梯度。參數(shù)更新：根據(jù)計算出的梯度，調(diào)整物理系統(tǒng)的參數(shù)，以減小誤差。
具體來說，PAT算法的步驟如下：
正向傳播：將訓練數(shù)據(jù)輸入物理系統(tǒng)，并記錄輸出。
誤差計算：將物理系統(tǒng)的輸出與期望輸出進行比較，計算誤差。
反向傳播：利用計算機模型，計算誤差相對于物理系統(tǒng)參數(shù)的梯度。
參數(shù)更新：根據(jù)計算出的梯度，調(diào)整物理系統(tǒng)的參數(shù)，以減小誤差。
這種方法不僅提高了訓練效率，還能自動處理物理系統(tǒng)中的噪聲和不完美之處。
電學和光學版神經(jīng)網(wǎng)絡除了聲學版，物理學家們還開發(fā)了電學版和光學版神經(jīng)網(wǎng)絡。電學版使用了電阻、電容、電感和三極管等基本電子元器件，簡單的電路能夠以93%的準確率進行圖像分類。光學版則利用了近紅外激光，通過倍頻晶體轉(zhuǎn)化為藍光，實現(xiàn)了97%的最高準確率。這些物理神經(jīng)網(wǎng)絡展示了在不同物理系統(tǒng)中實現(xiàn)深度學習的可能性和優(yōu)勢。
未來展望PNN的優(yōu)勢在于一旦訓練完成，它們在推理階段無需計算機介入，功耗極低，速度飛快。未來，這些PNN不僅可以應用于機器學習，還能用于機器人、智能傳感器、材料科學等領域。
簡直就是給我們打開了新世界的大門。
看完這些，是不是覺得揚聲器瞬間高大上了許多？
下次看到揚聲器，你會不會想起它居然還能識別手寫數(shù)字？
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