微分人工神经网络的光电研究
发布时间：2021-01-14 19:17
在信息量爆炸的时代,处理大量数据的能力变得至关重要。微电子技术的发展与成熟有助于应用新兴的人工智能服务和高性能计算的下一代产业的出现。这些数据密集型企业严重依赖于用于计算的硬件的进步,随着在日常生活中人民对智能设备和数据的依赖,企业对数据的需求将不断增长。本文基于这一特点,针对传统神经网络芯片计算速度慢,发热多等特点,设计出来一种基于光学波导的光学常微分方程神经网络芯片,并针对本芯片的每一部分的结构,原理做出详细的说明。首先,针对光学神经网络的最重要全连接运算层,本文应用了基于马赫-曾德尔干涉器的全连接神经网络,分析了三角形网络和矩形网络。又针对比较弱的光学非线性,引入了光电混合调制组成的光学非线性元器件。最后将两者进行组合完成一个光学神经网络全连接层的设计。其次,针对应用光学求解常微分方程的问题,本文分析了两种光学运算元器件来运算光学积分以及微分的元器件。通过应用微环谐振器这一元器件,本文设计了光学求解常微分方程的结构,应用本结构可以较好的应用光学神经网络来计算一个常微分方程的解。最后,本文应用以上两部分所设计并应用的光学计算元器件,组合设计了一种光学常微分方程神经网络。此神经网络可...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人工神经网络与光等效神经网络2017年，麻省理工的YichenShen等人提出了一种全光学神经网络的新架
哈尔滨工业大学工学硕士毕业论文-4-介质右侧的能量分布。他实现了一个基础的手写数字识别功能。图1-1人工神经网络与光等效神经网络2017年，麻省理工的YichenShen等人提出了一种全光学神经网络的新架构，原则上，它可以提高计算速度和功率效率，优于传统推理任务的最先进电子设备。使用可编程纳米光子处理器在硅光子集成电路中以56个可编程马赫-曾德尔干涉仪[30]的级联阵列实验性地展示了该概念的基本部分，并展示了其用于元音识别的实用性[31]。图1-2基于马赫-曾德尔干涉仪的神经网络结构2019年，J.Feldmann1等人提出了用微谐振环以及波分复用技术实现光子神经网络的可扩展电路架构，成功地直接在光域中实现模式识别任务。这种光子神经突触网络有望获得光学系统固有的高速和高带宽，从而能够直接处理光通信和视觉数据。[32]
哈尔滨工业大学工学硕士毕业论文-5-图1-3基于微谐振环的神经网络结构1.2.1.2常微分方程（ODE）求解方面经过多年的进步和小型化，用于信息处理的电子设备已经达到了他的速度与带宽的限制。这时，一个全光的计算技术在克服这两个方面有着广大的前景。近几年，已经提出了多种与电子电路有着相同作用的光学方法，如2006年SlavíkR等人提出的快速全光微分器[33]，2007年AzaaJ等人提出的基于光纤光栅的超快全光差分器[34]，以及2010年FerreraM等人提出的兼容CMOS的全光积分器[35]。此外，NgoNQ等人在2004年提出了有较大物理长度的基于有限脉冲响应（FIR）光学数字滤波器[36,37]，BergerNK等人提出使用纤维化器件作为模拟全光处理器，如长周期光纤光栅和光纤布拉格光栅[38]。这些器件可用于处理超高速信号，但器件尺寸约为几毫米。此外，XuK和TangXG等人提出一些全光模数转换器（ADC）的方案来帮助实现模拟光信号处理[39,40]。但有限的转换速度对于提高性能至关重要，系统也是如此，而常微分方程（ODE）求解器具有体积小，速度快，易于使用整合的特点。1.2.2国内研究现状相较于国外西方发达国家，我国国内在光子神经网络，光学求解常微分方程这些方面起步较晚，大部分都是针对已有的结构或者仿真思想的改进和探索。
【参考文献】：
博士论文
[1]基于传输型布拉格光纤光栅的光学计算和光脉冲整形器件的研究[D]. 刘鑫.华中科技大学 2019
[2]硅基微环谐振器特性研究及其应用[D]. 陈朋鑫.浙江大学 2015
硕士论文
[1]基于微环谐振器的微分运算研究[D]. 高增礼.北京邮电大学 2018
[2]微环调制器及其应用的研究[D]. 刘将.西安电子科技大学 2010
本文编号：2977388
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人工神经网络与光等效神经网络2017年，麻省理工的YichenShen等人提出了一种全光学神经网络的新架
哈尔滨工业大学工学硕士毕业论文-4-介质右侧的能量分布。他实现了一个基础的手写数字识别功能。图1-1人工神经网络与光等效神经网络2017年，麻省理工的YichenShen等人提出了一种全光学神经网络的新架构，原则上，它可以提高计算速度和功率效率，优于传统推理任务的最先进电子设备。使用可编程纳米光子处理器在硅光子集成电路中以56个可编程马赫-曾德尔干涉仪[30]的级联阵列实验性地展示了该概念的基本部分，并展示了其用于元音识别的实用性[31]。图1-2基于马赫-曾德尔干涉仪的神经网络结构2019年，J.Feldmann1等人提出了用微谐振环以及波分复用技术实现光子神经网络的可扩展电路架构，成功地直接在光域中实现模式识别任务。这种光子神经突触网络有望获得光学系统固有的高速和高带宽，从而能够直接处理光通信和视觉数据。[32]
哈尔滨工业大学工学硕士毕业论文-5-图1-3基于微谐振环的神经网络结构1.2.1.2常微分方程（ODE）求解方面经过多年的进步和小型化，用于信息处理的电子设备已经达到了他的速度与带宽的限制。这时，一个全光的计算技术在克服这两个方面有着广大的前景。近几年，已经提出了多种与电子电路有着相同作用的光学方法，如2006年SlavíkR等人提出的快速全光微分器[33]，2007年AzaaJ等人提出的基于光纤光栅的超快全光差分器[34]，以及2010年FerreraM等人提出的兼容CMOS的全光积分器[35]。此外，NgoNQ等人在2004年提出了有较大物理长度的基于有限脉冲响应（FIR）光学数字滤波器[36,37]，BergerNK等人提出使用纤维化器件作为模拟全光处理器，如长周期光纤光栅和光纤布拉格光栅[38]。这些器件可用于处理超高速信号，但器件尺寸约为几毫米。此外，XuK和TangXG等人提出一些全光模数转换器（ADC）的方案来帮助实现模拟光信号处理[39,40]。但有限的转换速度对于提高性能至关重要，系统也是如此，而常微分方程（ODE）求解器具有体积小，速度快，易于使用整合的特点。1.2.2国内研究现状相较于国外西方发达国家，我国国内在光子神经网络，光学求解常微分方程这些方面起步较晚，大部分都是针对已有的结构或者仿真思想的改进和探索。
【参考文献】：
博士论文
[1]基于传输型布拉格光纤光栅的光学计算和光脉冲整形器件的研究[D]. 刘鑫.华中科技大学 2019
[2]硅基微环谐振器特性研究及其应用[D]. 陈朋鑫.浙江大学 2015
硕士论文
[1]基于微环谐振器的微分运算研究[D]. 高增礼.北京邮电大学 2018
[2]微环调制器及其应用的研究[D]. 刘将.西安电子科技大学 2010
本文编号：2977388
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