論文の概要: All-optical neuromorphic binary convolution with a spiking VCSEL neuron for image gradient magnitudes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04438v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 14:02:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 01:19:11.486295
• Title: All-optical neuromorphic binary convolution with a spiking VCSEL neuron for image gradient magnitudes
• Title（参考訳）: 画像勾配拡大のためのスパイクvcselニューロンを用いた全光学的二元畳み込み
• Authors: Yahui Zhang, Joshua Robertson, Shuiying Xiang, Mat\v{E}J Hejda, Juli\'An Bueno, and Antonio Hurtado
• Abstract要約: 光発振垂直キャビティ表面発光レーザー(VCSEL)ニューロンを用いた全光二元共畳法を提案し,初めて実験的に実証した。 デジタル画像から抽出された光入力はVCSELニューロンに注入され、この畳み込みの結果、発火した高速スパイクの数となる。 実験的および数値的な結果から、バイナリ畳み込みは単一スパイクVCSELニューロンで成功していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2650372518406607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: All-optical binary convolution with a photonic spiking vertical-cavity surface-emitting laser (VCSEL) neuron is proposed and demonstrated experimentally for the first time. Optical inputs, extracted from digital images and temporally encoded using rectangular pulses, are injected in the VCSEL neuron which delivers the convolution result in the number of fast (<100 ps long) spikes fired. Experimental and numerical results show that binary convolution is achieved successfully with a single spiking VCSEL neuron and that all-optical binary convolution can be used to calculate image gradient magnitudes to detect edge features and separate vertical and horizontal components in source images. We also show that this all-optical spiking binary convolution system is robust to noise and can operate with high-resolution images. Additionally, the proposed system offers important advantages such as ultrafast speed, high energy efficiency and simple hardware implementation, highlighting the potentials of spiking photonic VCSEL neurons for high-speed neuromorphic image processing systems and future photonic spiking convolutional neural networks.
• Abstract（参考訳）: 光発振垂直キャビティ表面発光レーザー(VCSEL)ニューロンを用いた全光二元共畳法を提案し,実験を行った。 デジタル画像から抽出され、矩形パルスを用いて時間的に符号化された光入力がvcselニューロンに注入され、高速(100ps)のスパイクが発射される。 実験および数値計算により、単一スパイクVCSELニューロンでバイナリ畳み込みが成功し、全光二畳み込みを用いて画像勾配の等級を計算し、エッジ特徴を検出し、ソース画像内の垂直成分と水平成分を分離できることが示されている。 また,この全光学式2重畳み込みシステムは雑音に対して頑健であり,高分解能画像で動作可能であることを示す。 さらに、提案システムは、超高速、高エネルギー効率、簡単なハードウェア実装などの重要な利点を提供し、高速なニューロモルフィック画像処理システムや将来のフォトニックスパイク畳み込みニューラルネットワークに対する光ニックVCSELニューロンの可能性を強調している。

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