使用空間非相干衍射光學網絡執(zhí)行復值線性變換
最先進的神經網絡中的大部分計算包括線性運算，例如矩陣向量乘法和卷積。線性運算在密碼學中也可以發(fā)揮重要作用。雖然 GPU 和 TPU 等專用處理器可用于執(zhí)行高度并行的線性操作，但這些設備耗電，電子設備的低帶寬仍然限制了它們的運行速度。光學器件因其固有的并行性以及較大的帶寬和計算速度而更適合此類操作。 Io7o*::6iw
由一組空間工程薄表面、衍射深度神經網絡 （D2NN），也稱為衍射網絡，形成了一種最近興起的光學計算架構，能夠以光在超薄體積中傳播的速度被動地執(zhí)行計算任務。 zC_@wMWB
這些特定任務的全光學計算機是通過學習其組成衍射表面的空間特征而進行數(shù)字設計的。按照這個一次性設計過程，優(yōu)化的表面被制造和組裝，形成衍射光學網絡的物理硬件。 VU \{<j{
在Advanced Photonics Nexus上發(fā)表的論文中，由加州大學洛杉磯分校校長教授兼Volgenau工程創(chuàng)新主席Aydogan Ozcan領導的研究小組介紹了一種在空間非相干照明下使用衍射網絡執(zhí)行復值線性運算的方法。 BVv{: m{w
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使用空間非相干衍射網絡的復值線性變換 （a） 空間非相干衍射網絡模型的工作流程：輸入向量的復值元素由一組真實的非負強度值（鑲嵌）表示。得到的輸入強度模式被饋入非相干衍射網絡。在輸出中，從一組預定義的強度像素合成復值矢量元素（去馬賽克）。（b） 圖像加密應用。字母“U”和“C”被編碼在復雜圖像的振幅和相位中，該圖像被數(shù)字加密，然后使用空間非相干衍射網絡進行解密。解密后的復雜圖像與原始圖像非常匹配。 y/!jC]!+c
同一小組之前已經證明，具有足夠自由度的衍射網絡可以對空間相干光進行任意復值線性變換，誤差可以忽略不計。 dR
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相反，對于空間非相干光，如果定義變換的矩陣元素是實數(shù)和非負的，則這些網絡可以對輸入光強度執(zhí)行任意線性變換。鑒于空間上不相干的照明源更普遍且更易于訪問，因此越來越需要空間上不相干的衍射處理器來處理非負值以外的數(shù)據(jù)。 ?=%#lZ &?
通過結合預處理和后處理步驟，用一組非負實數(shù)表示復數(shù)，加州大學洛杉磯分校的研究人員將空間非相干衍射網絡的處理能力擴展到復數(shù)域。 |/O_AnGI
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