基于硅基微环谐振器的全光非线性激活函数的实现方法技术

本发明专利技术公开了一种基于硅基微环谐振器的全光非线性激活函数的实现方法，本发明专利技术通过上下话路的微环谐振器，基于不同的光波输出端口得到不同谐振图谱，通过激活非线性硅基微环谐振器谐振波长和未激活非线性硅基微环谐振器谐振波长分别对不同谐振图谱进行区域划分，在不同区域内的通过输入功率和输出功率分别构建radial bias非线性函数，Gauss非线性函数，Asymptotic非线性函数和Sigmoid非线性函数。实现具有超快时间响应和超低能耗的光学神经网络。网络。网络。

【技术实现步骤摘要】
基于硅基微环谐振器的全光非线性激活函数的实现方法


[0001]本专利技术属于非线性光学，具体涉及基于硅基微环谐振器的全光非线性激活函数的实现方法。

技术介绍

[0002]在新兴的物联网系统中，大数据分析需要强大的计算能力和更高的能源效率。由于受到Dennard缩放技术的限制，诸如微处理器芯片之类的电子电路中的设备集成以摩尔定律的速度稳步发展。随着摩尔定律趋于终结，处理器的时钟频率在2004年之后趋于平稳。然后，多个处理器通过并行计算来帮助维持吞吐量的稳定增长。但是，根据阿姆达尔定律，并行计算的速度最终受到限制，并行计算无法解决所有问题。
[0003]由于电子设备面临以上问题，光学神经网络的发展迅速。光子学的高带宽、低延迟处理能力与人工神经网络的分布式处理相结合，独特地准备好进行以前电子设备无法实现的实时处理。光子神经网络的基本单元由线性矩阵向量乘法和非线性激活组成。神经形态光子硬件中的非线性激活可以通过光电转换或全光学来实现。鉴于最先进的光电硬件在光电(OEO)转换中仍然存在带宽以及速度限制，而光学非线性激活方式具有速度快、可集成度高的优势，因此光学非线性具有较高的价值。
[0004]在大部分现有片上集成波导的光学神经网络及其他片上光学计算平台设计中的主要结构为分束波导单元及级联的马赫曾德干涉仪mach
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zehnderinterferometers(mzi)，其只适用于线性计算。由于线性计算的叠加仍然是线性计算，上述设计无论总层数如何，它的计算结果都可以等同于一次矩阵乘法操作，参数范围受限，不能满足神经网络对数据进行拟合的需求。故此种光学神经网络依赖于后续信息处理过程中在电子电路中进行进一步的非线性计算，不能在光学平台上集成完整的神经网络的功能。目前光学非线性材料的非线性响应较弱，对信号的调制深度不够；另外，超快的响应时间和巨大的非线性之间常常呈现出一种固有的折衷，使得较大的非线性系数通常只能以较慢的响应时间为代价。所以在大规模光硬件平台的移植过程中很难实现高效可行的非线性计算，因此光学非线性激活层只停留在理论概念，还不能实现现实应用。
[0005]在光学平台上难以进行非线性计算的原因在于材料的全光非线性效应较弱，缺乏具备足够强的非线性材料，难以在片上集成器件中实现较强的非线性效应；而可以用于非线性计算的gst材料具有非易失特性，同样不适用于快速响应的高效计算。因此，目前对于意在硬件平台实现具有超快时间响应和超低能耗的光学神经网络来说，全光非线性激活层的真正引入还是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供了基于硅基微环谐振器的全光非线性激活函数的实现方法，该方法能够简单的通过调控输入光波波长和光功率范围实现全光非线性激活函数。
[0007]一种基于硅基微环谐振器的全光非线性激活函数的实现方法，所述硅基微环谐振
器为上下话路的微环谐振器，包括输入端，Drop端和Through端；当输入功率为W1时，未能激发硅基微环谐振器非线性，当输入功率由W1提升至W2时，激发硅基微环谐振器非线性，当光波从Through端输出，输入功率从W1增加到W2，将输入功率与对应的输出功率进行拟合能够得到第一非线性函数；
[0008]当输入功率由W1提升至W3时，进一步激发硅基微环谐振器非线性，当光波从Drop端输出，输入功率从W1增加到W3，将输入功率与对应的输出功率进行拟合能够得到第二非线性函数。
[0009]当输入功率为W1时对应的硅基微环谐振器的谐振波长为λ1，当输入功率提升至W2时，微环谐振器非线性被激发，频谱发生偏移，硅基微环谐振器的谐振波长由λ1变化为λ2，当光波波长位于λ1附近的第一区间内，光波的输入功率和输出功率呈现出GeLU非线性函数。
[0010]当光波波长位于λ1和λ2之间的第二区间内，光波的输入功率和输出功率呈现radial bias非线性函数。
[0011]当光波波长位于λ2附近的第三区间内，光波的输入功率和输出功率呈现出Gauss非线性函数。
[0012]当输入功率提升至W3时，微环谐振器非线性被激发，频谱发生偏移，硅基微环谐振器的谐振波长由λ1变化为λ3，当光波波长位于λ1附近的第四波长区间内，光波的输入功率和输出功率呈现出Asymptotic非线性函数。
[0013]当光波波长位于λ1和λ3之间的第五波长区间内，光波的输入功率和输出功率呈现Sigmoid非线性函数。
[0014]当光波波长大于λ3时，光波的输入功率和输出功率呈现幂函数。
[0015]硅基微环谐振器中的硅基材料为硅材料，硅材料通过Kerr效应、双光子吸收效应、自由载流子色散或自由载流子吸收效应发生非线性损耗。
[0016]当W1＝0.1mW，W2＝1mW，W3＝2mW；
[0017]λ1＝1547.7623nm、λ2＝1547.7806nm、λ3＝1547.7968nm时；
[0018]Through端第一区间范围为λ1‑
0.0023nm，λ1+0.0047nm；第二区间λ1+0.0077nm，λ2‑
0.0026nm；第三区间为λ2，λ2+0.0014nm。
[0019]Drop端的第四区间范围为λ1‑
0.0423nm，λ1+0.0047nm；第五区间λ1+0.0177nm，λ3‑
0.0092nm。
[0020]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0021]本专利技术通过上下话路的微环谐振器，基于不同的光波输出端口得到不同谐振图谱，通过激活非线性硅基微环谐振器谐振波长和未激活非线性硅基微环谐振器谐振波长分别对不同谐振图谱进行区域划分，在不同区域内的通过输入功率和输出功率分别构建radial bias非线性函数，Gauss非线性函数，Asymptotic非线性函数和Sigmoid非线性函数。实现具有超快时间响应和超低能耗的光学神经网络。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明现有技术以及本专利技术，下面将对现有技术以及本专利技术实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申
获得其它的附图。
[0023]本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本专利技术可实施的限定条件，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本专利技术所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本专利技术所揭示的
技术实现思路
能涵盖的范围内。
[0024]图1为具体实施方式提供的上下话路微环的结构图。
[0025]图2为具体实施方式提供的在0.1mW(未激发非线性)和1mW(激发非线性)下，硅基微环Through端的频谱图。
[0026]图3为具体实施方式提供的输出端口为Through端得到的三类非线性曲线图。
[0027]图4为具体实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于硅基微环谐振器的全光非线性激活函数的实现方法，其特征在于，所述硅基微环谐振器为上下话路的微环谐振器，包括输入端，Drop端和Through端；当输入功率为W1时，未能激发硅基微环谐振器非线性，当输入功率由W1提升至W2时，激发硅基微环谐振器非线性，当光波从Through端输出，输入功率从W1增加到W2，将输入功率与对应的输出功率进行拟合能够得到第一非线性函数；当输入功率由W1提升至W3时，进一步激发硅基微环谐振器非线性，当光波从Drop端输出，输入功率从W1增加到W3，将输入功率与对应的输出功率进行拟合能够得到第二非线性函数。2.根据权利要求1所述的基于硅基微环谐振器的全光非线性激活函数的实现方法，其特征在于，当输入功率为W1时对应的硅基微环谐振器的谐振波长为λ1，当输入功率提升至W2时，微环谐振器非线性被激发，频谱发生偏移，硅基微环谐振器的谐振波长由λ1变化为λ2，当光波波长位于λ1附近的第一区间内，光波的输入功率和输出功率呈现出GeLU非线性函数。3.根据权利要求2所述的基于硅基微环谐振器的全光非线性激活函数的实现方法，其特征在于，当光波波长位于λ1和λ2之间的第二区间内，光波的输入功率和输出功率呈现radial...

【专利技术属性】
技术研发人员：王曰海，刘笑之，杨建义，余辉，
申请(专利权)人：浙江大学绍兴研究院，
类型：发明
国别省市：