Apr, 2022

使用集成衍射光学计算单元进行全光学图形表示学习

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TL;DR使用 photon 而非 electron 进行类脑计算的光子神经网络通常能实现更强的计算性能。本文提出了一种全光学图表示学习体系结构，称为衍射图神经网络（DGNN），它基于集成的衍射光子计算单元（DPUs），能够处理图结构数据。DGNN 捕获节点邻域之间的复杂依赖性，并通过图结构上的光速光传递消除非线性过渡函数。该工作为使用深度学习高效处理大规模图数据结构的应用特定集成光学电路设计开辟了一条新的道路。
photonic neural networksdiffractive graph neural networkgraph representation learningintegrated diffractive photonic computing unitsapplication-specific integrated photonic circuits
发现论文，激发创造
  • 散射光学网络的集成学习

    本文介绍了利用深度学习设计 Diffractive Deep Neural Networks (D2NNs) 进行光计算，在特征工程和集成学习方面的改进，以提高其图像分类准确度，并在 CIFAR-10 测试图像上达到了 61.14％和 62.13％的盲测试准确率，是目前任何衍射光神经网络设计方法在相同数据集上所取得的最高推理准确度，并可能提供跨越衍射光影像分类和机器视觉系统应用空间的重大飞跃

    Sep, 2020

  • 使用衍射深度神经网络的全光机器学习

    使用光学全衍射深度神经网络 (D2NN) 进行手写数字分类和成像透镜功能的学习，可以在光速下执行复杂函数，该技术具有潜在的光学图像分析和对象分类应用，并能够实现独特的任务。

    Apr, 2018

  • 物理感知可微离散协同设计用于衍射光学神经网络

    本文提出了一种新的设备到系统硬件软件协同设计框架，使用 Gumbel-Softmax 实现了不同 iable 离散映射到 DONN 的前向函数，使得 DONN 在低精度光学设备上表现出显著的优势，并且已在实验中进行验证。

    Sep, 2022

  • 基于全光全连接结构的片上混合衍射神经网络的 1 位量化实现

    光衍射神经网络（DNN）是光神经网络（ONN）的一种子集，展现了与电子网络相当的实力。本研究引入了混合衍射神经网络（HDNN），这是一种新颖的架构，将矩阵乘法纳入 DNN 中，以充分利用传统 ONN 和 DNN 的优势，以克服光衍射神经网络固有的调制限制。利用单一相位调制层和幅度调制层，经过训练的神经网络在模拟和实验中的数字识别任务中表现出了 96.39% 和 89% 的显著准确性。此外，我们开发了一种称为 Binning Design（BD）的方法，有效缓解了衍射单元采样间隔所造成的约束，大大简化了实验流程。此外，我们提出了一种片上 HDNN，不仅采用分光的相位调制层来提高集成级别，而且显著放宽了器件制造要求，用 1 位量化设计的缓解表面替代了超表面。此外，我们构想了一种全光 HDNN 辅助的病变检测网络，实现的检测结果与模拟预测完全一致。本研究不仅推动了 DNN 的性能提升，还为产业级光神经网络的生产铺平了道路。

    Apr, 2024

  • 可编程衍射与数字神经网络的集成

    光学成像和传感系统基于衍射元件取得了巨大的进展，最近使用深度学习和数字神经网络的研究努力使衍射处理器与数字神经网络合作优化，建立了输入电磁波与后端处理数字化信息之间的新的 “衍射语言”，从而为各种应用提供了巨大的潜力。

    Jun, 2024

  • 具有自学习能力的全光脉冲神经突触网络

    通过全光神经元、光子突触的结合实现了小规模的全光神经元系统，这种用于神经元和突触之间信息交流的新型系统比传统计算机更高效，尤其对于高带宽任务如通讯和图像处理尤为适用。

    Feb, 2021

  • DGNN：属性和图嵌入表示的结构一致性解耦的图神经网络

    通过解耦特征和图信息，提出了一种新的图神经网络框架（Decoupled Graph Neural Networks，DGNN），以获得更全面的节点嵌入表示，并通过在属性和图空间中探索不同的嵌入表示来提高节点分类的性能。

    Jan, 2024

  • 有向无环图神经网络

    本文提出了一种基于 partial ordering 的神经网络结构 --DAGNN，该结构在 DAG 数据集上的表现优于先前的 DAG 结构和通用图形结构。

    Jan, 2021

  • 具有连贯纳米光子电路的深度学习

    本篇论文提出新的光学神经网络架构，并利用光学的独特优势实现计算速度和能源效率的显著提升，最高分别达到目前技术水平的两个和三个数量级，此外使用可编程纳米光子处理器进行实验验证。

    Oct, 2016

  • 线性光学非线性处理

    研究使用多次散射的方法，在低光功率下实现具有程序控制的线性和非线性变换，实现光学多层网络的实现

    Jul, 2023