当前位置: X-MOL 学术arXiv.cs.ET › 论文详情
Scalability of all-optical neural networks based on spatial light modulators
arXiv - CS - Emerging Technologies Pub Date : 2021-02-19 , DOI: arxiv-2102.09722
Ying Zuo; Zhao Yujun; You-Chiuan Chen; Shengwang Du; Junwei Liu

Optical implementation of artificial neural networks has been attracting great attention due to its potential in parallel computation at speed of light. Although all-optical deep neural networks (AODNNs) with a few neurons have been experimentally demonstrated with acceptable errors recently, the feasibility of large scale AODNNs remains unknown because error might accumulate inevitably with increasing number of neurons and connections. Here, we demonstrate a scalable AODNN with programmable linear operations and tunable nonlinear activation functions. We verify its scalability by measuring and analyzing errors propagating from a single neuron to the entire network. The feasibility of AODNNs is further confirmed by recognizing handwritten digits and fashions respectively.

中文翻译:

基于空间光调制器的全光学神经网络的可伸缩性

人工神经网络的光学实现方式因其在光速下并行计算的潜力而备受关注。尽管最近已经通过实验证明了带有少数神经元的全光学深层神经网络(AODNN)具有可接受的误差,但是大规模AODNN的可行性仍然未知,因为随着神经元和连接数量的增加,误差不可避免地会累积。在这里,我们展示了具有可编程线性操作和可调非线性激活功能的可扩展AODNN。我们通过测量和分析从单个神经元传播到整个网络的错误来验证其可扩展性。通过分别识别手写数字和方式,进一步证实了AODNN的可行性。
更新日期:2021-02-22
全部期刊列表>>
2021新春特辑
SN Applied Sciences期刊征稿中
虚拟特刊
亚洲大洋洲地球科学
NPJ欢迎投稿
自然科研论文编辑
ERIS期刊投稿
欢迎阅读创刊号
自然职场,为您触达千万科研人才
spring&清华大学出版社
城市可持续发展前沿研究专辑
Springer 纳米技术权威期刊征稿
全球视野覆盖
施普林格·自然新
chemistry
物理学研究前沿热点精选期刊推荐
自然职位线上招聘会
欢迎报名注册2020量子在线大会
化学领域亟待解决的问题
材料学研究精选新
GIANT
ACS ES&T Engineering
ACS ES&T Water
屿渡论文,编辑服务
阿拉丁试剂right
上海中医药大学
哈工大
西湖大学
化学所
北京大学
山东大学
隐藏1h前已浏览文章
课题组网站
新版X-MOL期刊搜索和高级搜索功能介绍
ACS材料视界
南方科技大学
张凤娇
中国石油大学
天合科研
x-mol收录
试剂库存
down
wechat
bug