基于空间光调制器的全光神经网络可扩展性
光学
2021-05-26 v1 新兴技术
摘要
人工神经网络的光学实现因其在光速下并行计算的潜力而备受关注。尽管具有少量神经元的全光深度神经网络（AODNNs）近期已在实验中以可接受误差得到演示，但大规模 AODNNs 的可行性仍属未知，因为误差可能随神经元与连接数增加而不可避免累积。在此，我们演示了一种具有可编程线性运算与可调非线性激活函数的可扩展 AODNN。我们通过测量并分析从单个神经元传播至整个网络的误差来验证其可扩展性。AODNNs 的可行性进一步通过分别识别手写数字与服饰得到确认。
引用
@article{arxiv.2102.09722,
title = {Scalability of all-optical neural networks based on spatial light modulators},
author = {Ying Zuo and Zhao Yujun and You-Chiuan Chen and Shengwang Du and Junwei Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09722},
year = {2021}
}