基于10.6微米全光深度神经网络衍射光栅的设计与实现

发布时间：2022-01-02 06:57

　　光子人工智能芯片以光速执行运算,且具有低功耗、延迟低、抗电磁干扰的优势。小型化与集成化是实现这一技术革新的关键步骤。本文将光刻技术运用于衍射光栅的制作,提出一种基于10.6微米激光的全光衍射深度学习神经网络光栅设计及实现方法。由于光源波长由毫米波向微米波进化,神经元的特征尺度缩小至20微米,与现有光衍射神经网络相比,深度学习神经网络特征尺寸缩小了80倍,为进一步实现光子计算芯片大规模集成奠定了基础。 

【文章来源】：红外与毫米波学报. 2020,39(01)北大核心EISCICSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

全光接连神经网络结构示意图

其中，3≤L≤N-1。每一次误差背向传输迭代，都将一批训练过的数据反馈到衍射神经网络进行每一层的相位梯度计算，并根据计算结果更新优化衍射神经网络系统的相位分布。为将光栅网络训练成数字分类器，采用了图2所示MNIST的手写数字数据库作为输入层。将光栅神经网络的间距设置为1 mm，将MNIST的55 000对数据分成550批，每次训练使用一批，共训练两次，得到5层光栅神经网络的相位分布分别如图3(a)～(e）所示。其中每个光栅神经元的特征尺寸为5μm，光栅特征尺寸为1 mm×1 mm。

将光栅神经网络的间距设置为1 mm，将MNIST的55 000对数据分成550批，每次训练使用一批，共训练两次，得到5层光栅神经网络的相位分布分别如图3(a)～(e）所示。其中每个光栅神经元的特征尺寸为5μm，光栅特征尺寸为1 mm×1 mm。2 光栅神经网络的刻写

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于3-D打印技术的新型微波/毫米波无源波导器件[J]. 郭诚,李津,尚小邦,Michael J.Lancaster,徐军,何熹,高杨,翟欣雨.  红外与毫米波学报. 2017(01)
[2]离子束刻蚀碲镉汞的沟槽深宽比改进[J]. 贾嘉,刘诗嘉,刘向阳,孙艳,李向阳.  红外与毫米波学报. 2015(03)
[3]全息光刻和二次显影法制备柱形二维光子晶体(英文)[J]. 曹远迎,张永刚,李耀耀,顾溢,李爱珍,李好斯白音.  红外与毫米波学报. 2014(01)
[4]使用红外干涉仪测量红外材料折射率[J]. 贺俊,陈磊,王青.  光子学报. 2010(06)



本文编号：3563703