所以,衍射神经网络便是遵循子波相干叠加规律和衍射方程,将输入平面映射到输出平面的一个神经网络结构。 与人类的神经网络相比,衍射神经网络中的每一个像素就相当于一个神经元,负责对输入进行加权求和,并输出到下一个神经元。但是,如果每一个“像素”都随机调制光波的相...
光学神经网络(Optical Neural Networks,ONNs)是一种利用光学器件(激光、光学调制器、滤波器、探测器等)来模拟和实现神经网络推理功能的计算模型。与电子神经网络相比,ONNs通过利用光的特征量(振幅、相位、频率等)进行信号传输和数据处理,将神经网络的推理计算过程在光的传播过程...
量子神经网络基于量子计算,利用量子比特和量子门来构建神经网络。 计算原理: 光神经网络主要通过光学器件进行并行计算和数据传输,依赖光的物理特性。 量子神经网络依赖于量子力学原理,利用叠加和纠缠等量子现象进行计算。 总结来说,光神经网络和量子神经网络代表了两种不同的技术路径,分别利用光学计算和量子计算的优势来增...
该系统使用光传输来执行计算，降低了与传统神经网络相关的复杂性和能量需求。光神经网络 科学家提出了一种用光学系统实现神经网络的新方法，这可能使机器学习在未来更具可持续性。马克斯普朗克光科学研究所的研究人员于7月9日在《自然物理学》上发表了他们的新方法，展示了一种比以前的方法简单得多的方法。机器学习和...
如图2所示,与其他光学神经网络芯片复杂的结构不同,该工作提出的光学神经网络芯片只由1个激光器、2个铌酸锂薄膜电光调制器、1个平衡光探测器和1个光生载流子积分器构成。虽然结构如此简单,但却可以单独执行人工神经网络中的层与层之间的全连接计算。两个铌酸锂薄膜电光调制器分别负责把输入和权重转换为光信号,光依次穿...
光通信系统越来越多地采用四级脉冲幅度调制(PAM4)等高阶调制格式,以提高现有光纤基础设施的数据传输速率。然而,光纤色度色散和其他损伤会降低 PAM4 信号的性能,因此需要进行信号再生。本教程将讨论如何使用基于硅基光电子技术的光神经网络(ONN)来再生 PAM4 信号。 光神经网络 在电子硬件上运行的神经网络面临着速度、...
该架构可有效地将光神经网络的规模提高到百万神经元级别，将能源效率提高到每秒每瓦(TOPS/W)执行运算160万亿次。该成果实现了单片上1396万个神经元的光神经网络，可用于复杂的、千类级的分类和生成式人工智能的任务。太极在实验中通过在1623个类别的全语言文字数据集中测试，实现了91.89%的准确率，并高保真实现人工...
训练可用于对象分类的单层光神经网络,FFM 学习可达到与理想模型相当的精度 为了展示 FFM 学习的有效性,该研究首先使用基准数据集训练了一个用于对象分类的单层光神经网络,然后在下图 a 中展示了使用 FFM 学习的深度自由空间中光神经网络的自训练过程,并在下图 b 中可视化了其在 MNIST 数据集上的训练结果。
经过不断的研究和发展，光神经网络已经走在了科技研究的前列。作为计算机科学中最活跃的领域之一，人工智能主要是通过构建人工神经网络（ANN）来模拟神经系统的结构，建立神经网络各层神经元之间的联系，使其具有良好的泛化能力和鲁棒性。自20世纪80年代以来，人工神经网络的研究工作取得了长足的进步：在模式识别、智能...
在传统的图像传感中,图像由相机收集,并通常使用神经网络 (NN) 进行处理,以提取一小段相关信息,例如限速或标志文本。 光神经网络 (ONN) 编码器不是将场景的完整图像直接地再现到传感器阵列上,而是对图像进行预处理,仅压缩和提取其最终使用所需的图像信息,从而允许更小的(更少的像素)传感器阵列。