論文の概要: Integration of Programmable Diffraction with Digital Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10688v1
- Date: Sat, 15 Jun 2024 16:49:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 23:14:08.717867
- Title: Integration of Programmable Diffraction with Digital Neural Networks
- Title（参考訳）: プログラム型回折とディジタルニューラルネットワークの統合
- Authors: Md Sadman Sakib Rahman, Aydogan Ozcan,
- Abstract要約: 近年のディープラーニングとデジタルニューラルネットワークの進歩は、バックエンドとして機能するデジタルニューラルネットワークと共同最適化された微分プロセッサの確立に繋がった。
この記事では、さまざまなアプリケーションに対して、エンジニアリングとプログラムされた回折とデジタルニューラルネットワークのこのエキサイティングなコラボレーションの有用性を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optical imaging and sensing systems based on diffractive elements have seen massive advances over the last several decades. Earlier generations of diffractive optical processors were, in general, designed to deliver information to an independent system that was separately optimized, primarily driven by human vision or perception. With the recent advances in deep learning and digital neural networks, there have been efforts to establish diffractive processors that are jointly optimized with digital neural networks serving as their back-end. These jointly optimized hybrid (optical+digital) processors establish a new "diffractive language" between input electromagnetic waves that carry analog information and neural networks that process the digitized information at the back-end, providing the best of both worlds. Such hybrid designs can process spatially and temporally coherent, partially coherent, or incoherent input waves, providing universal coverage for any spatially varying set of point spread functions that can be optimized for a given task, executed in collaboration with digital neural networks. In this article, we highlight the utility of this exciting collaboration between engineered and programmed diffraction and digital neural networks for a diverse range of applications. We survey some of the major innovations enabled by the push-pull relationship between analog wave processing and digital neural networks, also covering the significant benefits that could be reaped through the synergy between these two complementary paradigms.
- Abstract（参考訳）: 回折素子に基づく光学イメージングとセンシングシステムは、過去数十年間で大きな進歩を遂げてきた。
初期の微分光学プロセッサは、一般に、人間の視覚や知覚によって主に駆動される、個別に最適化された独立したシステムに情報を提供するように設計されていた。
ディープラーニングとデジタルニューラルネットワークの最近の進歩により、バックエンドとして機能するデジタルニューラルネットワークと共同最適化された回折プロセッサの確立が試みられている。
これらの共同最適化されたハイブリッド(光学+デジタル)プロセッサは、アナログ情報を運ぶ入力電磁波と、バックエンドでデジタル情報を処理するニューラルネットワークの間に新しい「拡散言語」を確立する。
このようなハイブリッド設計は、空間的かつ時間的に整合性、部分的整合性、あるいは不整合性入力波を処理でき、デジタルニューラルネットワークと協調して実行される与えられたタスクに最適化できる任意の空間的に変化する点拡散関数の集合に対して普遍的なカバレッジを提供する。
本稿では、様々なアプリケーションに対して、エンジニアリングとプログラムされた回折とデジタルニューラルネットワークのこのエキサイティングなコラボレーションの有用性を強調します。
アナログウェーブプロセッシングとデジタルニューラルネットワークのプッシュプル関係によって実現された、いくつかの大きなイノベーションについて調査し、これら2つの相補的パラダイム間の相補的相乗効果によって得られる大きなメリットについても取り上げる。
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