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Optical logic convolutional neural network
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AI
DOI：10.1126/sciadv.aea9278.png)
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摘要
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光学计算为满足日益增长的计算需求提供了有前景的途径。然而，光学模拟计算易受环境扰动影响，严重依赖数模转换器和模数转换器，且需要电子或光子非线性操作。虽然光学数字计算缓解了一些问题，但其对人工、任务特定配置的依赖阻碍了诸如推理等更广泛应用。在此，我们提出了光学逻辑卷积神经网络（OLCNN）的概念。我们展示了一个1×3光学逻辑卷积算子（OLCO）用于模式生成，并验证了其20 Gbit/s的高速计算能力。随后实现了一个2×2 OLCO以执行三种类型的图像边缘提取。通过扩展规模，构建了一个3×3 OLCO用于OLCNN，在MNIST数据集上实现了四分类，测试平均准确率达到95.1%。通过将光学逻辑器件与神经网络协同结合，本研究开创了逻辑驱动范式，用于人工智能中的高速、节能光学硬件。
Keyword:
Optical computing
Convolutional neural network
Optical logic
Pattern generation
Image edge extraction
期刊
IF:
12.5
论文数:
2.1W
被引数:
18.1W
机构
引用论文
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