發(fā)布時(shí)間：2021-01-14 19:17

　　在信息量爆炸的時(shí)代,處理大量數(shù)據(jù)的能力變得至關(guān)重要。微電子技術(shù)的發(fā)展與成熟有助于應(yīng)用新興的人工智能服務(wù)和高性能計(jì)算的下一代產(chǎn)業(yè)的出現(xiàn)。這些數(shù)據(jù)密集型企業(yè)嚴(yán)重依賴于用于計(jì)算的硬件的進(jìn)步,隨著在日常生活中人民對(duì)智能設(shè)備和數(shù)據(jù)的依賴,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求將不斷增長(zhǎng)。本文基于這一特點(diǎn),針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片計(jì)算速度慢,發(fā)熱多等特點(diǎn),設(shè)計(jì)出來(lái)一種基于光學(xué)波導(dǎo)的光學(xué)常微分方程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片,并針對(duì)本芯片的每一部分的結(jié)構(gòu),原理做出詳細(xì)的說(shuō)明。首先,針對(duì)光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最重要全連接運(yùn)算層,本文應(yīng)用了基于馬赫-曾德?tīng)柛缮嫫鞯娜B接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分析了三角形網(wǎng)絡(luò)和矩形網(wǎng)絡(luò)。又針對(duì)比較弱的光學(xué)非線性,引入了光電混合調(diào)制組成的光學(xué)非線性元器件。最后將兩者進(jìn)行組合完成一個(gè)光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全連接層的設(shè)計(jì)。其次,針對(duì)應(yīng)用光學(xué)求解常微分方程的問(wèn)題,本文分析了兩種光學(xué)運(yùn)算元器件來(lái)運(yùn)算光學(xué)積分以及微分的元器件。通過(guò)應(yīng)用微環(huán)諧振器這一元器件,本文設(shè)計(jì)了光學(xué)求解常微分方程的結(jié)構(gòu),應(yīng)用本結(jié)構(gòu)可以較好的應(yīng)用光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)計(jì)算一個(gè)常微分方程的解。最后,本文應(yīng)用以上兩部分所設(shè)計(jì)并應(yīng)用的光學(xué)計(jì)算元器件,組合設(shè)計(jì)了一種光學(xué)常微分方程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與光等效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2017年，麻省理工的YichenShen等人提出了一種全光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新架

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士畢業(yè)論文-4-介質(zhì)右側(cè)的能量分布。他實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基礎(chǔ)的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別功能。圖1-1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與光等效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2017年，麻省理工的YichenShen等人提出了一種全光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新架構(gòu)，原則上，它可以提高計(jì)算速度和功率效率，優(yōu)于傳統(tǒng)推理任務(wù)的最先進(jìn)電子設(shè)備。使用可編程納米光子處理器在硅光子集成電路中以56個(gè)可編程馬赫-曾德?tīng)柛缮鎯x[30]的級(jí)聯(lián)陣列實(shí)驗(yàn)性地展示了該概念的基本部分，并展示了其用于元音識(shí)別的實(shí)用性[31]。圖1-2基于馬赫-曾德?tīng)柛缮鎯x的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2019年，J.Feldmann1等人提出了用微諧振環(huán)以及波分復(fù)用技術(shù)實(shí)現(xiàn)光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展電路架構(gòu)，成功地直接在光域中實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別任務(wù)。這種光子神經(jīng)突觸網(wǎng)絡(luò)有望獲得光學(xué)系統(tǒng)固有的高速和高帶寬，從而能夠直接處理光通信和視覺(jué)數(shù)據(jù)。[32]

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士畢業(yè)論文-5-圖1-3基于微諧振環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1.2.1.2常微分方程（ODE）求解方面經(jīng)過(guò)多年的進(jìn)步和小型化，用于信息處理的電子設(shè)備已經(jīng)達(dá)到了他的速度與帶寬的限制。這時(shí)，一個(gè)全光的計(jì)算技術(shù)在克服這兩個(gè)方面有著廣大的前景。近幾年，已經(jīng)提出了多種與電子電路有著相同作用的光學(xué)方法，如2006年SlavíkR等人提出的快速全光微分器[33]，2007年AzaaJ等人提出的基于光纖光柵的超快全光差分器[34]，以及2010年FerreraM等人提出的兼容CMOS的全光積分器[35]。此外，NgoNQ等人在2004年提出了有較大物理長(zhǎng)度的基于有限脈沖響應(yīng)（FIR）光學(xué)數(shù)字濾波器[36,37]，BergerNK等人提出使用纖維化器件作為模擬全光處理器，如長(zhǎng)周期光纖光柵和光纖布拉格光柵[38]。這些器件可用于處理超高速信號(hào)，但器件尺寸約為幾毫米。此外，XuK和TangXG等人提出一些全光模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）的方案來(lái)幫助實(shí)現(xiàn)模擬光信號(hào)處理[39,40]。但有限的轉(zhuǎn)換速度對(duì)于提高性能至關(guān)重要，系統(tǒng)也是如此，而常微分方程（ODE）求解器具有體積小，速度快，易于使用整合的特點(diǎn)。1.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀相較于國(guó)外西方發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)國(guó)內(nèi)在光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，光學(xué)求解常微分方程這些方面起步較晚，大部分都是針對(duì)已有的結(jié)構(gòu)或者仿真思想的改進(jìn)和探索。

【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]基于傳輸型布拉格光纖光柵的光學(xué)計(jì)算和光脈沖整形器件的研究[D]. 劉鑫.華中科技大學(xué) 2019
[2]硅基微環(huán)諧振器特性研究及其應(yīng)用[D]. 陳朋鑫.浙江大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于微環(huán)諧振器的微分運(yùn)算研究[D]. 高增禮.北京郵電大學(xué) 2018
[2]微環(huán)調(diào)制器及其應(yīng)用的研究[D]. 劉將.西安電子科技大學(xué) 2010



本文編號(hào)：2977388