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基于硬件-in-the-loop 训练的 4f 光相关器，采用对数复杂度降低用于 CNN

神经与进化计算 2025-01-09 v1

作者: Lorenzo Pes , Maryam Dehbashizadeh Chehreghan , Rick Luiken , Sander Stuijk , Ripalta Stabile , Federico Corradi

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摘要

本文评估了在 MNIST 数据集上进行前向-only 学习算法的硬件-in-the-loop 训练，实现了 87.6% 的准确率，复杂度为 O(n²)，与反向传播相比后者实现 88.8% 的准确率，复杂度为 O(n² log n)。

关键词

硬件-in-the-loop 光相关器 CNN 对数复杂度 MNIST

引用

@article{arxiv.2501.04141,
  title  = {Hardware-In-The-Loop Training of a 4f Optical Correlator with Logarithmic Complexity Reduction for CNNs},
  author = {Lorenzo Pes and Maryam Dehbashizadeh Chehreghan and Rick Luiken and Sander Stuijk and Ripalta Stabile and Federico Corradi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2501.04141},
  year   = {2025}
}