.png){kind=icon}
返回
Time-delayed reservoir computing using mutually coupled multimode semiconductor laser for high-speed image recognition
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.optlastec.2025.112774.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
储层计算（RC），特别是基于循环神经网络模型的时延RC，具有物理层面易于实现和训练成本低的优势。目前，时延RC正被用于处理更复杂的任务，如图像处理。然而，对于时延RC，任务越复杂所需的虚拟节点越多，导致需要使用更长的延迟线。这会导致RC信息处理速率降低。为克服这一缺点，多模半导体激光器提供了解决方案。在我们的工作中，我们使用相互耦合的多模半导体激光器作为物理节点来构建时延RC系统。最终，使用了两个MC-MSLs，每个具有四个模式。这大大增加了虚拟节点的数量，同时保持了相同的信息处理速率。通过使用提取的代表特征训练RC，我们成功实现了图像识别任务的并行处理，并在MNIST和Fashion-MNIST数据集上分别达到了99.20%和86.10%的准确率。鉴于多模半导体激光器在纵模上的扩展，MC-MSLs RC有望实现更复杂任务的高速处理。
Keyword:
Reservoir computing
Multimode semiconductor laser
Image recognition
Parallel high-speed information processing
期刊
O
IF:
5
论文数:
2.5K
被引数:
3.5W
机构
暂无机构信息
引用论文
Metaheuristic design of feedforward neural networks: A review of two decades of research前馈神经网络的元启发式设计: 二十年研究回顾
OAAI
OAAI分享收藏
Controlling chaotic itinerancy in laser dynamics for reinforcement learning.png)
SCIENCE ADVANCESOAAI
SCIENCE ADVANCESIF12.5
OAAI分享收藏Reservoir computing using dynamic memristors for temporal information processing使用动态忆阻器进行时间信息处理的储层计算NATURE COMMUNICATIONSOAAI
NATURE COMMUNICATIONSIF15.7
OAAI分享收藏Laser dynamical reservoir computing with consistency: an approach of a chaos mask signalOPTICS EXPRESSOAAI
OPTICS EXPRESSIF3.3
OAAI分享收藏
查看更多内容