光学电路搭建方法、光学电路、光信号处理方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种光学电路搭建方法、光学电路、光信号处理方法及装置，包括：构建多组卷积权重对应的卷积权重矩阵；对所述卷积权重矩阵进行奇异值分解，得到第一酉矩阵、对角阵以及第二酉矩阵；分别确定所述第一酉矩阵对应的第一MZI结构、所述对角阵对应的第二MZI结构以及所述第二酉矩阵对应的第三MZI结构；将所述第一MZI结构、所述第二MZI结构以及所述第三MZI结构连接，得到光学电路。这样得到的光学电路，能够同时进行多组卷积权重对应的卷积计算处理，能够减少运算深度，提升运算效率。提升运算效率。提升运算效率。

【技术实现步骤摘要】
光学电路搭建方法、光学电路、光信号处理方法及装置


[0001]本申请涉及光子神经网络
，特别涉及一种光学电路搭建方法、光学电路、光信号处理方法及装置。

技术介绍

[0002]通过MZI(即Mach
–
Zehnder interferometer，马赫曾德尔干涉仪)实现光运算的方式具有易于控制的特点，是现今工业界采用最多的方法，而相应的基于MZI的ONN(即optical neural network,光子神经网络)中卷积的实现方式是研究热点。在实际的ANN(即Artificial Neural Network，人工神经网络)中，对于同一待处理数据，常存在多组卷积权重的运算需求，而传统ANN中的卷积运算每次实现一次卷积核对应权重的乘加运算，也即，每次实现一组卷积权重对应的乘加运算，因此，面对多组卷积权重的运算需求，存在运单深度较深，运算效率较低的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种光学电路搭建方法、光学电路、光信号处理方法及装置，能够减少运算深度，提升运算效率。其具体方案如下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光学电路搭建方法，其特征在于，包括：构建多组卷积权重对应的卷积权重矩阵；对所述卷积权重矩阵进行奇异值分解，得到第一酉矩阵、对角阵以及第二酉矩阵；分别确定所述第一酉矩阵对应的第一MZI结构、所述对角阵对应的第二MZI结构以及所述第二酉矩阵对应的第三MZI结构；将所述第一MZI结构、所述第二MZI结构以及所述第三MZI结构连接，得到光学电路。2.根据权利要求1所述的光学电路搭建方法，其特征在于，所述构建多组卷积权重对应的卷积权重矩阵，包括：以每一组卷积权重作为卷积权重矩阵的每一行数据，构建卷积权重矩阵；其中，所述卷积权重矩阵的每一列数据对应卷积待乘数序列中相应的行数据。3.根据权利要求1所述的光学电路搭建方法，其特征在于，所述确定所述第一酉矩阵对应的第一MZI结构，包括：基于MZI最小乘加单元构建相应的消元矩阵，以利用所述消元矩阵对所述第一酉矩阵进行高斯消元，得到所述第一酉矩阵对应的对角阵；基于所述消元矩阵确定所述第一酉矩阵对应的第一MZI结构。4.根据权利要求3所述的光学电路搭建方法，其特征在于，所述MZI最小乘加单元为：其中，2θ为MZI移相角。5.根据权利要求4所述的光学电路搭建方法，其特征在于，若任一组卷积权重均为2乘2卷积对应的权重，且组数为4，则所述基于MZI最小乘加单元构建相应的消元矩阵，包括：基于MZI最小乘加单元依次构建消元矩阵R
full1
、R1、R
full2
、R2；其中，；其中，其中，θ
14
的下标14表示相应MZI的输入为卷积待乘数序列对应的第一路信号和第四路信号，θ
23
的下标23表示相应MZI的输入为卷积待乘数序列对应的第二路信号和第三路信号，θ
12
的下标12表示相应MZI的输入为R
full1
对应的MZI结构输出的第一路信号和第二路信号，θ
13
的下标13表示相应MZI的输入为R1对应的MZI结构输出的第一路信号和第三路信号，θ
24
的下标24表示相应MZI的输入为...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴睿振，王凛，
申请(专利权)人：浪潮电子信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：