【摘 要】
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近年来,随着神经网络的发展,多种光电神经网络框架相继提出,在图像和语音处理等方面表现出强大的应用潜力.设计一种新型的基于透明介质成像的光学散射神经网络框架.描述透明介质双向散射传播的物理特性,采用多层堆叠散射介质构建神经网络单层智能单元,并利用非线性光电材料薄膜实现非线性激活,级联单层智能单元构建深度网络物理模型;根据双向散射物理模型构造对应的双向数字复值神经网络,并根据复值求导链式法则推导数字权重更新的后向传播算法,其复值网络权重参数通过调控散射介质的物理参数来实现;在MNIST数据集上验证其智能分类的
【机 构】
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湘潭大学物理与光电工程学院,湘潭411105
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近年来,随着神经网络的发展,多种光电神经网络框架相继提出,在图像和语音处理等方面表现出强大的应用潜力.设计一种新型的基于透明介质成像的光学散射神经网络框架.描述透明介质双向散射传播的物理特性,采用多层堆叠散射介质构建神经网络单层智能单元,并利用非线性光电材料薄膜实现非线性激活,级联单层智能单元构建深度网络物理模型;根据双向散射物理模型构造对应的双向数字复值神经网络,并根据复值求导链式法则推导数字权重更新的后向传播算法,其复值网络权重参数通过调控散射介质的物理参数来实现;在MNIST数据集上验证其智能分类的有效性.
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