HyperAI

الوضع الأمامي الكامل

الوضع الأمامي الكامل (FFM) هو أسلوب لتدريب الشبكات العصبية البصرية. تم اقتراحه من قبل فريق البحث الأكاديمي داي تشيونغهاي والأستاذ فانغ لو من جامعة تسينغهوا في عام 2024. الورقة ذات الصلة هيالتدريب على الوضع الأمامي الكامل للشبكات العصبية البصريةتُقدّم هذه الورقة البحثية مبادئ وتطبيقات وتطبيقات طريقة FFM بالتفصيل، وتُبيّن فعاليتها وأدائها المتفوق في تدريب أنظمة بصرية مختلفة. نُشرت نتيجة هذا البحث في مجلة Nature عام ٢٠٢٤، مُمثّلةً بذلك إنجازًا كبيرًا في مجال الحوسبة البصرية والذكاء الاصطناعي.

تستخدم هذه الطريقة تناسق انتشار الفوتون لمعادلة الانتشار الأمامي والخلفي في تدريب الشبكة العصبية بالانتشار الأمامي للضوء، وبالتالي تطوير طريقة فعالة لتدريب الشبكة العصبية البصرية. من خلال التعلم FFM، يتمكن الباحثون من تدريب الشبكات العصبية البصرية العميقة (ONNs) بملايين المعلمات وتحقيق إدراك فائق الحساسية ومعالجة بصرية فعالة.