Advanced all-optical classification using orbital-angular-momentum-encoded diffractive networks

角动量 正交性 编码(内存) 探测器 计算机科学 光子学 任务(项目管理) 物理 人工神经网络 光学 人工智能 拓扑(电路) 模式识别(心理学) 工程类 数学 量子力学 电气工程 系统工程 几何学
作者
Kuo Zhang,Kun Liao,Haohang Cheng,Shuai Feng,Xiaoyong Hu
标识
DOI:10.1117/1.apn.2.6.066006
摘要

As a successful case of combining deep learning with photonics, the research on optical machine learning has recently undergone rapid development. Among various optical classification frameworks, diffractive networks have been shown to have unique advantages in all-optical reasoning. As an important property of light, the orbital angular momentum (OAM) of light shows orthogonality and mode-infinity, which can enhance the ability of parallel classification in information processing. However, there have been few all-optical diffractive networks under the OAM mode encoding. Here, we report a strategy of OAM-encoded diffractive deep neural network (OAM-encoded D2NN) that encodes the spatial information of objects into the OAM spectrum of the diffracted light to perform all-optical object classification. We demonstrated three different OAM-encoded D2NNs to realize (1) single detector OAM-encoded D2NN for single task classification, (2) single detector OAM-encoded D2NN for multitask classification, and (3) multidetector OAM-encoded D2NN for repeatable multitask classification. We provide a feasible way to improve the performance of all-optical object classification and open up promising research directions for D2NN by proposing OAM-encoded D2NN.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
dreamwalk完成签到 ,获得积分10
4秒前
6秒前
单纯乘风完成签到 ,获得积分10
6秒前
breeze2000完成签到 ,获得积分10
14秒前
gaoxiaogao完成签到 ,获得积分10
17秒前
乐悠完成签到 ,获得积分10
21秒前
上善若水呦完成签到 ,获得积分10
30秒前
完美世界应助Hou采纳,获得10
33秒前
涛1完成签到 ,获得积分10
34秒前
xin完成签到 ,获得积分10
34秒前
璇璇完成签到 ,获得积分10
37秒前
安然完成签到 ,获得积分10
39秒前
mzrrong完成签到 ,获得积分10
40秒前
蓝桉完成签到 ,获得积分10
47秒前
是我不得开心妍完成签到 ,获得积分10
51秒前
安静的芝麻完成签到 ,获得积分10
52秒前
mimimi完成签到 ,获得积分10
54秒前
aero完成签到 ,获得积分10
57秒前
大尧子完成签到 ,获得积分10
59秒前
胖胖橘完成签到 ,获得积分10
59秒前
ljh完成签到 ,获得积分10
1分钟前
jyy关闭了jyy文献求助
1分钟前
fareless完成签到 ,获得积分10
1分钟前
仁爱的谷南完成签到,获得积分10
1分钟前
鲲鹏完成签到 ,获得积分10
1分钟前
阳光友蕊完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Akim应助我本楚狂人采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
vagabond完成签到 ,获得积分10
1分钟前
兔兔完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
西洲完成签到 ,获得积分10
1分钟前
慧妞完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ZHANG完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
foyefeng完成签到,获得积分10
1分钟前
子平完成签到 ,获得积分10
1分钟前
活泼的烙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
luluyang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
The late Devonian Standard Conodont Zonation 2000
Nickel superalloy market size, share, growth, trends, and forecast 2023-2030 2000
The Lali Section: An Excellent Reference Section for Upper - Devonian in South China 1500
Smart but Scattered: The Revolutionary Executive Skills Approach to Helping Kids Reach Their Potential (第二版) 1000
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 850
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 800
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3248848
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2892249
关于积分的说明 8270300
捐赠科研通 2560537
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1389048
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 651004
邀请新用户注册赠送积分活动 627850