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具有非線性激活函數的全光神經網絡

2019-09-27

工神經網絡(ANNs)已廣泛應用于工業領域,在基礎研究中發揮著越來越重要的作用。雖然大多數人工神經網絡硬件系統都是基于電子的,但由于其固有的并行性和低能耗,在光學上實現這項技術對于廣大研究人員來說尤其具有吸引力。近日,來自中國香港科技大學的研究人員們展示了一個功能完備的全光神經網絡(AONN),其中線性操作由空間光調制器和傅里葉透鏡編程實現,而非線性光學激活函數在具有電磁誘導透明性的激光冷卻原子中實現。由于來自不同光學神經元的所有誤差都是獨立的,因此有可能擴大這樣一個AONN的尺寸。此外,該系統的硬件系統可以針對不同的應用程序進行重新配置,而不需要修改物理結構。研究人員們通過成功地對統計化模型的有序和無序階段進行分類,驗證了該模型在機器學習應用中的能力和可行性。他們證明的AONN方案可用于構造具有本征光并行計算的各種ANN結構。

圖:雙層AONN的實驗結構

(來源:光電匯



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