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Multi-Functional Optical Neural Network in a Disordered Medium
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AI
DOI：10.1002/lpor.202501407.png)
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摘要
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光学神经网络利用光的速度和并行性来处理信息。然而，许多先前的工作资源消耗巨大且缺乏多任务能力。这里提出了一种基于非线性无序介质中波前整形的多功能光学神经网络。该装置可作为线性或非线性神经网络使用，其中输入场由空间光调制器调制，所有调制模式通过无序介质中的随机散射相互连接。基于可分离自然进化策略构建了自适应训练管道。这个多功能且低成本的系统能够执行一系列计算成像任务，包括通过散射体的光束模式分解和图像重建，无需进行波前传感或传输矩阵测量。此外，还展示了其应用于经典机器学习任务（特别是图像分类）的可行性。这些结果共同表明，该光学神经网络为高速计算成像和机器学习提供了一个有前景的平台，并可能对各个领域产生潜在影响。
Keyword:
optical neural network
wavefront shaping
