論文の概要: Transfer learning-assisted inverse modeling in nanophotonics based on mixture density networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12254v2
- Date: Tue, 21 May 2024 13:39:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 18:41:35.668165
- Title: Transfer learning-assisted inverse modeling in nanophotonics based on mixture density networks
- Title（参考訳）: 混合密度ネットワークに基づくナノフォトニクスの移動学習支援逆モデリング
- Authors: Liang Cheng, Prashant Singh, Francesco Ferranti,
- Abstract要約: 本稿では,移動学習により強化された混合密度ネットワークモデルに基づくナノフォトニック構造の逆モデリング手法を提案する。
提案手法は,光応答を入力とする設計ソリューションの予測能力を高い精度で保ちながら,伝達学習に基づく手法を用いてこれらの制限を克服することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.840835093659811
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The simulation of nanophotonic structures relies on electromagnetic solvers, which play a crucial role in understanding their behavior. However, these solvers often come with a significant computational cost, making their application in design tasks, such as optimization, impractical. To address this challenge, machine learning techniques have been explored for accurate and efficient modeling and design of photonic devices. Deep neural networks, in particular, have gained considerable attention in this field. They can be used to create both forward and inverse models. An inverse modeling approach avoids the need for coupling a forward model with an optimizer and directly performs the prediction of the optimal design parameters values. In this paper, we propose an inverse modeling method for nanophotonic structures, based on a mixture density network model enhanced by transfer learning. Mixture density networks can predict multiple possible solutions at a time including their respective importance as Gaussian distributions. However, multiple challenges exist for mixture density network models. An important challenge is that an upper bound on the number of possible simultaneous solutions needs to be specified in advance. Also, another challenge is that the model parameters must be jointly optimized, which can result computationally expensive. Moreover, optimizing all parameters simultaneously can be numerically unstable and can lead to degenerate predictions. The proposed approach allows overcoming these limitations using transfer learning-based techniques, while preserving a high accuracy in the prediction capability of the design solutions given an optical response as an input. A dimensionality reduction step is also explored. Numerical results validate the proposed method.
- Abstract（参考訳）: ナノフォトニクス構造のシミュレーションは電磁解法に依存しており、その挙動を理解する上で重要な役割を担っている。
しかし、これらの解法は計算コストがかなり高く、最適化や非現実的な設計タスクに応用されることが多い。
この課題に対処するために、フォトニックデバイスの正確かつ効率的なモデリングと設計のために機械学習技術が研究されている。
特にディープニューラルネットワークはこの分野で大きな注目を集めている。
前方モデルと逆モデルの両方を作成するのに使用できる。
逆モデリングアプローチは、フォワードモデルとオプティマイザを結合する必要性を回避し、最適な設計パラメータの予測を直接実行する。
本稿では,移動学習により強化された混合密度ネットワークモデルに基づいて,ナノフォトニック構造の逆モデリング手法を提案する。
混合密度ネットワークは、ガウス分布としての重要性を含む複数の可能な解を同時に予測することができる。
しかし、混合密度ネットワークモデルには複数の課題が存在する。
重要な課題は、同時解の可能な数に対する上限を事前に指定する必要があることである。
また、別の課題として、モデルパラメータを共同で最適化する必要があることがあり、計算コストがかかる可能性がある。
さらに、全てのパラメータを同時に最適化することは数値的に不安定であり、退化予測につながる可能性がある。
提案手法は,光応答を入力とする設計ソリューションの予測能力を高い精度で保ちながら,伝達学習に基づく手法を用いてこれらの制限を克服することができる。
また,次元低減ステップについても検討した。
提案手法を数値計算により検証した。
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