PMONN: an optical neural network for photonic integrated circuits based on micro-resonator

MNIST数据库 计算机科学 规范化(社会学) 卷积神经网络 人工神经网络 卷积(计算机科学) 谐振器 电子工程 光学 算法 材料科学 人工智能 光电子学 物理 工程类 社会学 人类学
作者
Jingya Ding,Lianqing Zhu,Mingxin Yu,Lidan Lu,Penghao Hu
出处
期刊:Optics Express [Optica Publishing Group]
卷期号:32 (5): 7832-7832 被引量:1
标识
DOI:10.1364/oe.511245
摘要

We propose an improved optical neural network (ONN) circuit architecture based on conventional micro-resonator ONNs, called the Phase-based Micro-resonator Optical Neural Network (PMONN). PMONN's core architecture features a Convolutions and Batch Normalization (CB) unit, comprising a phase-based (PB) convolutional layer, a Depth-Point-Wise (DPW) convolutional layer, and a reconstructed Batch Normalization (RBN) layer. The PB convolution kernel uses modulable phase shifts of Add-drop MRRs as learnable parameters and their optical transfer function as convolution weights. The DPW convolution kernel amplifies PB convolution weights by learning the amplification factors. To address the internal covariate shift during training, the RBN layer normalizes DPW outputs by reconstructing the BN layer of the electronic neural network, which is then merged with the DPW layer in the test stage. We employ the tunable DAs in the architecture to implement the merged layer. PMONN achieves 99.15% and 91.83% accuracy on MNIST and Fashion-MNIST datasets, respectively. This work presents a method for implementing an optical neural network on the improved architecture based on MRRs and increases the flexibility and reusability of the architecture. PMONN has potential applications as the backbone for future optical object detection neural networks.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
jaye_wang完成签到,获得积分10
1秒前
lyp完成签到 ,获得积分10
2秒前
3秒前
Mr.Young完成签到,获得积分10
3秒前
英姑应助鲤鱼书南采纳,获得10
4秒前
yqf发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
6秒前
Ava应助Tik采纳,获得10
6秒前
shasha发布了新的文献求助20
7秒前
FashionBoy应助璃月品茶钟离采纳,获得10
8秒前
9秒前
西川发布了新的文献求助10
11秒前
carbonhan完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
CodeCraft应助激动的一手采纳,获得10
12秒前
英姑应助快乐花卷采纳,获得10
13秒前
VDC应助Vet梁采纳,获得20
14秒前
15秒前
17秒前
饱满的芝麻完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
丁一发布了新的文献求助10
19秒前
高兴的蜻蜓完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
拼搏愚志完成签到 ,获得积分10
23秒前
23秒前
眯眯眼的慕儿完成签到,获得积分10
24秒前
29秒前
852应助lulu采纳,获得10
29秒前
33秒前
攀攀完成签到,获得积分10
34秒前
Hello应助Epiphany采纳,获得10
34秒前
科研通AI5应助yangzhixiao采纳,获得10
35秒前
Sunny完成签到 ,获得积分0
35秒前
36秒前
矮小的凡阳完成签到 ,获得积分10
36秒前
36秒前
CodeCraft应助大可采纳,获得10
36秒前
37秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
J'AI COMBATTU POUR MAO // ANNA WANG 660
Izeltabart tapatansine - AdisInsight 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3750941
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3294400
关于积分的说明 10085813
捐赠科研通 3009637
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1652794
邀请新用户注册赠送积分活动 787762
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 752377