الحوسبة البصرية المرتبطة

الملخص: تعتبر الحوسبة الخزنية شبكة عصبية متكررة بسيطة ولكن فعالة، تم تطبيقها على العديد من مهام التعلم. ومع ذلك، من المتوقع أن تتحسن قدرتها أكثر، نظراً للنمو السريع للبيانات في السنوات الأخيرة. بالمقابل، تبين أن ترميز البيانات في ارتباط الجسيمات هو استراتيجية رائعة لتعزيز معالجة المعلومات، ومن الأمثلة النموذجية على ذلك مخططات الحوسبة الخزنية الكمية. على الرغم من أن هذه المخططات قد تم دراستها كثيرًا في النظريات، إلا أن تطبيقاتها التجريبية لا تزال تواجه تحديات بسبب جودة البوابات الكمية غير المرضية في المرحلة الحالية. هنا، نقترح نظريًا ونثبت تجريبيًا مخططًا يستخدم ارتباطًا كلاسيكيًا مستوحى من الكم للضوء لترميز بيانات مهام التعلم، كطريقة جديدة للحوسبة الخزنية. يجمع هذا المخطط بين مزايا الارتباطات للحوسبة واستقرار النظام الكلاسيكي في توليد الارتباطات، والذي يُسمى الحوسبة البصرية المرتبطة. تتوافق نتائجنا التجريبية بشكل ممتاز مع الحسابات النظرية، مما يوضح صحة وقابلية تنفيذ المخطط. يفتح اقتراحنا طريقًا جديدًا لتعزيز الحوسبة الخزنية، والتي ستفيد معالجة المعلومات في عصر البيانات الضخمة.