抗系统误差
通过任务相似性联合优化的误差预测网络，实现物理系统与数值模型的高相似映射，显著提升大规模光子神经网络在实际部署中的性能。
Ziyang, Zheng · 段正阳 · Hang, Chen · Rui, Yang · Sheng, Gao · Haiou, Zhang · 熊红凯 · 林星
Nature Machine Intelligence 2023
通过引入误差预测网络与任务相似性联合优化，实现数值模型与物理系统的高相似映射，从而在显著系统误差下保持模型性能。
双反向传播训练过程中实现高精度梯度计算，使模型更新更加准确。
在数值和实验上均证明其性能优于现有最先进的原位训练方法。
该方法不仅适用于光子神经网络，还能推广到其他具有模拟计算误差的人工智能系统。