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Optical–electronic hybrid Fourier convolutional neural network based on super-pixel complex-valued modulation

计算机科学 卷积神经网络 调制(音乐) 傅里叶变换 人工智能 像素 人工神经网络 光学 相位调制 傅里叶光学 光传递函数 物理 相位噪声 声学 量子力学
作者
Fan Li,Xilin Long,Jun Dai,Chong Li,Xiaowen Dong,Jian‐Jun He
出处
期刊:Applied Optics [Optica Publishing Group]
卷期号:62 (5): 1337-1337 被引量:1
标识
DOI:10.1364/ao.478540
摘要

An optical-electronic hybrid convolutional neural network (CNN) system is proposed and investigated for its parallel processing capability and system design robustness. It is regarded as a practical way to implement real-time optical computing. In this paper, we propose a complex-valued modulation method based on an amplitude-only liquid-crystal-on-silicon spatial light modulator and a fixed four-level diffractive optical element. A comparison of computational results of convolutions between different modulation methods in the Fourier plane shows the feasibility of the proposed complex-valued modulation method. A hybrid CNN model with one convolutional layer of multiple channels is proposed and trained electrically for different classification tasks. Our simulation results show that this model has a classification accuracy of 97.55% for MNIST, 88.81% for Fashion MNIST, and 56.16% for Cifar10, which outperforms models using only amplitude or phase modulation and is comparable to the ideal complex-valued modulation method.
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