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用于片上深度神经网络的磷化铟光子集成交叉连接数值模拟

DOI:10.3390/app10020474 期刊:Applied Sciences 出版年份:2020 更新时间:2025-09-19 17:13:59
摘要: 我们提出了一种基于广播-加权方法的新型光子加速器架构,通过光子集成交叉连接实现深度神经网络。我们对单个神经元和完整神经网络运算进行了数值模拟,复现并验证了权重校准与加权加法操作,其表现与实验测量结果一致。预测动态范围超过25分贝,与实测数据相符。我们还针对光串扰和输入颜色数量的影响,对加权加法运算进行了模拟分析——光串扰增加会降低模拟精度,而通道数增多则能提升性能。通过部署训练好的三层深度神经网络权重矩阵,我们解决了鸢尾花分类问题。通过调节光串扰和波导损耗进行数值研究,以预估单次运算能耗,从而分析了对应光子实现的性能。层间光串扰与预测误差的关系分析表明:首层对最终精度起决定性作用。当归一化均方根误差低于0.09时,最终精度与各层误差呈准线性关联,这意味着首层存在保证最终精度高于89%的最大容许误差阈值。但由于网络随机性,即使误差超过0.09仍可能获得良好局部极小值。在相同误差水平下,更低的路径损耗可使矩阵乘法单元功耗减半,为性能提升提供了空间。模拟与实验的高度吻合为此类网络的可扩展性研究奠定了坚实基础。
作者: Bin Shi,Nicola Calabretta,Ripalta Stabile
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研究概述 实验方案 设备清单

研究某种特定草药对特定疾病的治疗效果。

对汇总结果进行深入分析与总结,强调可解释性与前瞻性。基于这些结果,进一步提炼核心发现、研究意义及未来研究建议。

实验的技术和应用限制,以及潜在的优化领域。

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