光子人工智能芯片以光速執(zhí)行運(yùn)算,且具有低功耗、延遲低、抗電磁干擾的優(yōu)勢。小型化與集成化是實(shí)現(xiàn)這一技術(shù)革新的關(guān)鍵步驟。本文將光刻技術(shù)運(yùn)用于衍射光柵的制作,提出一種基于10.6微米激光的全光衍射深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光柵設(shè)計及實(shí)現(xiàn)方法。由于光源波長由毫米波向微米波進(jìn)化,神經(jīng)元的特征尺度縮小至20微米,與現(xiàn)有光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征尺寸縮小了80倍,為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)光子計算芯片大規(guī)模集成奠定了基礎(chǔ)。 

【文章來源】：紅外與毫米波學(xué)報. 2020,39(01)北大核心EISCICSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

全光接連神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

其中，3≤L≤N-1。每一次誤差背向傳輸?shù)�，都將一批�?xùn)練過的數(shù)據(jù)反饋到衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行每一層的相位梯度計算，并根據(jù)計算結(jié)果更新優(yōu)化衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的相位分布。為將光柵網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成數(shù)字分類器，采用了圖2所示MNIST的手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫作為輸入層。將光柵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的間距設(shè)置為1 mm，將MNIST的55 000對數(shù)據(jù)分成550批，每次訓(xùn)練使用一批，共訓(xùn)練兩次，得到5層光柵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相位分布分別如圖3(a)～(e）所示。其中每個光柵神經(jīng)元的特征尺寸為5μm，光柵特征尺寸為1 mm×1 mm。

將光柵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的間距設(shè)置為1 mm，將MNIST的55 000對數(shù)據(jù)分成550批，每次訓(xùn)練使用一批，共訓(xùn)練兩次，得到5層光柵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相位分布分別如圖3(a)～(e）所示。其中每個光柵神經(jīng)元的特征尺寸為5μm，光柵特征尺寸為1 mm×1 mm。2 光柵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刻寫

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于3-D打印技術(shù)的新型微波/毫米波無源波導(dǎo)器件[J]. 郭誠,李津,尚小邦,Michael J.Lancaster,徐軍,何熹,高楊,翟欣雨.  紅外與毫米波學(xué)報. 2017(01)
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本文編號：3563703