論文の概要: Nonlinear Processing with Linear Optics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08533v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 14:49:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 12:45:23.433843
• Title: Nonlinear Processing with Linear Optics
• Title（参考訳）: リニア光学による非線形処理
• Authors: Mustafa Yildirim, Niyazi Ulas Dinc, Ilker Oguz, Demetri Psaltis and Christophe Moser
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、複数のデータ処理層を活用して、隠れた表現を抽出することで、驚くべきブレークスルーを達成した。 エネルギー効率と速度を向上させるために、ニューラルネットワークの光学的実装は、光帯域の利点と光配線のエネルギー効率を活用することを目的としている。 低光出力で同時にプログラム可能な線形変換と非線形変換を合成できる多重散乱を用いた新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.694937233396097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have achieved remarkable breakthroughs by leveraging multiple layers of data processing to extract hidden representations, albeit at the cost of large electronic computing power. To enhance energy efficiency and speed, the optical implementation of neural networks aims to harness the advantages of optical bandwidth and the energy efficiency of optical interconnections. In the absence of low-power optical nonlinearities, the challenge in the implementation of multilayer optical networks lies in realizing multiple optical layers without resorting to electronic components. In this study, we present a novel framework that uses multiple scattering that is capable of synthesizing programmable linear and nonlinear transformations concurrently at low optical power by leveraging the nonlinear relationship between the scattering potential, represented by data, and the scattered field. Theoretical and experimental investigations show that repeating the data by multiple scattering enables non-linear optical computing at low power continuous wave light.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、巨大な電子コンピューティングのコストにもかかわらず、複数のデータ処理層を利用して隠れた表現を抽出することで、目覚ましいブレークスルーを達成した。 エネルギー効率と速度を向上させるため、ニューラルネットワークの光実装は、光帯域と光配線のエネルギー効率の利点を活用することを目的としている。 低出力光非線形性がない場合、多層光ネットワークの実装における課題は、電子部品に頼らずに複数の光層を実現することである。 本研究では,データで表される散乱ポテンシャルと散乱場との非線形関係を利用して,プログラム可能な線形および非線形変換を低光出力で同時に合成することのできる,多重散乱を用いた新しいフレームワークを提案する。 理論的および実験的研究により、多重散乱によるデータの繰り返しは、低出力連続波光における非線形光学計算を可能にすることが示されている。

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