【技术实现步骤摘要】
一种基于时域泰伯效应的串行光神经网络系统
本公开属于人工智能
，具体涉及一种基于时域泰伯效应的串行光神经网络系统。
技术介绍
人工神经网络是一种利用高性能计算来获取海量数据中的特征的技术，并且可以实现不同的功能，例如语音识别，决策，语音识别等。尽管现在许多人工智能专用的处理芯片的出现一定程度上促进了人工神经网络的发展和应用，但是基于电子芯片的人工神经网络依然存在着一些问题，例如时延和能量损耗。人工神经网络若想取得进一步的突破，必不可少的需要突破现有的框架寻求一种低时延，低能耗，高速率的计算架构。而光子技术拥有着大带宽(意味着高处理速率)、低时延、低能量损耗的特点以及可以实现一些高级的数学运算，例如卷积、微分、积分等。所以光子技术非常适合用于人工神经网络，至今已有数个基于光子技术的深度学习技术方案(光神经网络技术)被提出并且验证，例如基于包括全息术，光的干涉，多模光纤和波分复用等原理的光神经网络技术。现有的光子神经网络技术都是用来处理并行数据，所使用的结构也是在模仿传统深度学习网络的基础上完成的。所以这种处理并行数据的神经网络结构只能处理并行数据，并不具备处理直接串行数据的能力。但是在如今的信息领域中，串行数据被广泛应用于各种各样的场景中，例如通信，传感，激光雷达，雷达，超快成像等。这些应用场景所产生的串行数据不能兼容现有的光神经网络系统。虽然串行并行转装置可以将串行数据转换成传统光神经网络可以接受的并行数据，但是这将会导致极大的处理延迟和降低整个系统的效率，极大限制了光神经网络对于串行数据的应用前景。<...
【技术保护点】
1.一种基于时域泰伯效应的串行光神经网络系统，其特征在于，包括：/n信号发生器件(100)，用于产生超窄光脉冲和二进制待测事件，并将所述二进制待测事件调制到所述超窄光脉冲上，得到待测超窄光脉冲；/n转换器件(200)，包括至少一个光神经元；/n所述转换器件(200)和所述信号发生器件(100)相连接，所述转换器件(200)接收所述待测超窄光脉冲；/n所述转换器件(200)用于生成电学权重因子并将所述电学权重因子调制到所述待测超窄光脉冲上，得到权重超窄光脉冲；/n所述转换器件(200)还用于将所述权重超窄光脉冲转换成电信号；/n所述转换器件(200)还用于引入符合
【技术特征摘要】
1.一种基于时域泰伯效应的串行光神经网络系统，其特征在于，包括：
信号发生器件(100)，用于产生超窄光脉冲和二进制待测事件，并将所述二进制待测事件调制到所述超窄光脉冲上，得到待测超窄光脉冲；
转换器件(200)，包括至少一个光神经元；
所述转换器件(200)和所述信号发生器件(100)相连接，所述转换器件(200)接收所述待测超窄光脉冲；
所述转换器件(200)用于生成电学权重因子并将所述电学权重因子调制到所述待测超窄光脉冲上，得到权重超窄光脉冲；
所述转换器件(200)还用于将所述权重超窄光脉冲转换成电信号；
所述转换器件(200)还用于引入符合的色散值到每个光神经元，以实现所述至少一个光神经元的全连接，其中，s为任意自然数，T为所述超窄光脉冲的重复周期，为每公里色散值，L为所述超窄光脉冲在色散介质中的传播距离。
2.根据权利要求1所述的串行光神经网络系统，其特征在于，所述信号发生器件(100)包括：
模拟信号发生器(1)，用于产生单频微波模拟信号；
主动锁模激光器(2)，与所述模拟信号发生器(1)相连接，用于产生所述超窄光脉冲；
带通光滤波器(3)，与所述主动锁模激光器(2)相连接，用于对所述超窄光脉冲进行滤波；
第一任意波形发生器(4)，用于产生所述二进制待测事件；
偏振控制器(5)，与所述带通光滤波器(3)相连接，用于将所述带通光滤波器(3)输出的超窄光脉冲的偏振态调节为沿光轴方向偏振；
强度调制器(6)，与所述偏振控制器(5)相连接，用于将所述二进制待测事件调制到所述偏振控制器(5)输出的超窄光脉冲的幅值上；
掺铒光纤放大器(7)，与所述强度调制器(6)相连接，用于对所述强度调制器(6)输出的超窄光脉冲的功率进行放大，得到所述待测超窄光脉冲。
3.根据权利要求2所述的串行光神经网络系统，其特征在于，所述转换器件(200)包括：至少一个光神经网络(13)和一个光电探测器(12)；
所述光神经网络(13)包括至少一个第二任意波形发生器(9)和至少一个光神经元(11)；
所述光神经网络(13)包括的所述第二任意波形发生器(9)和所述光神经元(11)的数量相同；
所述第二任意波...
【专利技术属性】
技术研发人员：李明，林志星，石暖暖，祝宁华，
申请(专利权)人：中国科学院半导体研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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