设计在不同波长解决不同分类问题的 diffractive 神经网络
光学
2024-07-24 v1 图像与视频处理
摘要
我们考虑设计由依次排列的相位衍射光学元件(DOE)组成的衍射神经网络(DNN)，用于在不同运行波长上解决给定的若干分类问题，以便在每个分类问题对应的波长上解决该问题。将 DNN 计算问题表述为最小化依赖于构成 DNN 的 DOE 的衍射微结构高度函数的函数的功能的问题，代表在运行波长上解决给定分类问题的误差。我们获得了该函数的导数表达式，并使用它们制定了 DNN 计算的梯度方法。使用该方法，我们设计 DNN 在三个不同波长上解决以下三个分类问题：手写数字从 MNIST 数据库分类、时尚产品从 Fashion MNIST 数据库分类、十个手写字母从 EMNIST 数据库分类。所述方法的所设计 DNN 的模拟结果表明，所提出的方法性能良好。
引用
@article{arxiv.2407.16486,
title = {Design of diffractive neural networks solving different classification problems at different wavelengths},
author = {Georgy A. Motz and Leonid L. Doskolovich and Daniil V. Soshnikov and Egor V. Byzov and Evgeni A. Bezus and Nikita V. Golovastikov and Dmitry A. Bykov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16486},
year = {2024}
}
备注
19 pages, 11 figures