基于INTERCONNECT的光子神经网络的设计

• 作者: 程亚玲 刘美玉 王瑾
• 来源期刊: 电子质量
• 学科: 工学
• 关键词: 光子神经网络(ONN) 马赫曾德尔干涉仪(MZI) INTERCONNECT
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 产品设计与开发|Product Design and Development
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0107.2022.02.013

摘要

近年来,代表人工智能(Artificial Intelligence,AI)的神经网络技术正朝着高速低功耗的方向发展.然而,由于电子器件的固有极限,传统电子神经网络功率效率与计算速度难以得到进一步提高.而光子神经网络能够把光电子技术与神经网络模型有机地结合,提供了突破这一瓶颈的有效手段.该文介绍了基于INTERCONNECT软件搭建的光子神经网络GriNet,分析该网络的线性计算结构和非线性激活单元,并实现对手写数字的识别,准确率可以达到90％.不同于以往单纯的数学理论实现,该文利用物理器件搭建了光子神经网络,成果可用于光学神经网络的训练算法开发和光子芯片的高效识别任务,有较强的现实意义.