論文の概要: 1-bit Quantized On-chip Hybrid Diffraction Neural Network Enabled by Authentic All-optical Fully-connected Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07443v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 02:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 15:18:26.795172
• Title: 1-bit Quantized On-chip Hybrid Diffraction Neural Network Enabled by Authentic All-optical Fully-connected Architecture
• Title（参考訳）: 正光完全連結アーキテクチャによる1ビット量子化オンチップハイブリッド回折ニューラルネットワーク
• Authors: Yu Shao, Haiqi Gao, Yipeng Chen, Yujie liu, Junren Wen, Haidong He, Yuchuan Shao, Yueguang Zhang, Weidong Shen, Chenying Yang,
• Abstract要約: 本研究では,行列乗算をDNNに組み込んだ新しいアーキテクチャであるHybrid Diffraction Neural Network(HDNN)を紹介する。 特異位相変調層と振幅変調層を用いて、トレーニングされたニューラルネットワークは、数字認識タスクにおいて96.39%と89%の顕著な精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.594367761345624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical Diffraction Neural Networks (DNNs), a subset of Optical Neural Networks (ONNs), show promise in mirroring the prowess of electronic networks. This study introduces the Hybrid Diffraction Neural Network (HDNN), a novel architecture that incorporates matrix multiplication into DNNs, synergizing the benefits of conventional ONNs with those of DNNs to surmount the modulation limitations inherent in optical diffraction neural networks. Utilizing a singular phase modulation layer and an amplitude modulation layer, the trained neural network demonstrated remarkable accuracies of 96.39% and 89% in digit recognition tasks in simulation and experiment, respectively. Additionally, we develop the Binning Design (BD) method, which effectively mitigates the constraints imposed by sampling intervals on diffraction units, substantially streamlining experimental procedures. Furthermore, we propose an on-chip HDNN that not only employs a beam-splitting phase modulation layer for enhanced integration level but also significantly relaxes device fabrication requirements, replacing metasurfaces with relief surfaces designed by 1-bit quantization. Besides, we conceptualized an all-optical HDNN-assisted lesion detection network, achieving detection outcomes that were 100% aligned with simulation predictions. This work not only advances the performance of DNNs but also streamlines the path towards industrial optical neural network production.
• Abstract（参考訳）: 光学ディフラクションニューラルネットワーク(英: Optical Diffraction Neural Networks, DNN)は、光学ニューラルネットワーク(ONN)のサブセットである。 本研究は,行列乗算をDNNに組み込んだ新しいアーキテクチャであるHybrid Diffraction Neural Network(HDNN)を紹介する。 トレーニングされたニューラルネットワークは、特異位相変調層と振幅変調層を用いて、シミュレーションと実験でそれぞれ96.39%と89%の顕著な精度を示した。 さらに,回折単位のサンプリング間隔による制約を効果的に緩和するBinning Design (BD)法を開発した。 さらに, ビーム分割位相変調層を用いたオンチップHDNNを提案するとともに, 1ビット量子化法により設計したリリーフ面に代えて, デバイス製造要件を大幅に緩和する。 さらに、全光学的HDNN支援病変検出ネットワークを概念化し、シミュレーション予測と100%一致した検出結果を得た。 この研究は、DNNの性能を向上するだけでなく、産業用光学ニューラルネットワーク生産への道筋を合理化している。

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