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Enregistrement W3004482277 · doi:10.1109/jstqe.2020.2965384

Introduction to JSTQE Issue on Photonics for Deep Learning and Neural Computing

2020· article· en· W3004482277 sur OpenAlexaff
Paul R. Prucnal, Bhavin J. Shastri, Ingo Fischer, Daniel Brunner

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Reservoir Computing
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePhotonicsArtificial neural networkDeep learningArtificial intelligenceOptoelectronicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The papers in this special section examine neuromorphic photonics which combines optical physics and unconventional computing, resulting in a new class of ultrafast information processors for neuromorphic information and signal processing, machine learning, and high-performance computing. These processors can enable applications where low latency, high bandwidth, and low switching energies are paramount. Fundamentally, such computing concepts heavily depend on interconnects, a functionality where photonic processors can significantly outperform electronic systems. By combining the high bandwidth and efficiency of photonic devices with the adaptive, parallelism and complexity similar to the brain, photonic neural networks have the potential to be faster than conventional neural networks, while consuming less energy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1000,036

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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