光子-电子深度神经网络制造技术

提供了用于光子

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】光子
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电子深度神经网络
[0001]相关申请
[0002]本申请要求(于2020年7月21日提交的)“Photonic
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Electronic Deep Networks(光子
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电子深度网络)”的美国专利申请第63/054,692号的优先权及其权益，其全部内容出于任何和所有目的通过引用并入本文。
[0003]政府权利
[0004]本专利技术是在海军研究所授予的N00014
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2248下通过政府支持完成的。政府对本专利技术享有一定的权利。


[0005]本公开总体上涉及光子器件和神经网络以及人工智能领域，具体地涉及用于在神经网络中完全或部分地处理光学域中的数据的系统和方法。

技术介绍

[0006]神经网络通常用于包括图像、视频和3D对象的数据分类。在常规光子神经网络的实施方式中，当分析可以包括光学、图像和其它数据的大数据集时存在显著的计算挑战。例如，通常使用用作像素阵列的图像传感器，通过诸如光检测和数字化的方法来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于人工神经网络计算的方法，包含：接收输入数据的阵列；在光学域和电光域中处理所述输入数据；通过神经网络中的多个电子
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光子神经元层来施加经处理的所述输入数据；以及从所述神经网络生成包含分类信息的输出。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据包含有光学数据音频数据、图像数据、视频数据、语音数据、模拟数据和数字数据中的至少一个。3.根据权利要求1所述的方法，还包含：对要在所述光学域中被直接处理的所述输入数据进行向上转换。4.根据权利要求3所述的方法，其中，在没有数字化或光检测的情况下发生所述向上转换。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据是从数据中心连接、光纤通信以及3D图像中的至少一个提取的光学数据。6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述输入层，经处理的所述输入数据被加权并且穿过激活函数。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述激活函数是电光学的或光学的。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据是具有幅度和相位的复合体。9.根据权利要求1所述的方法，其中，像素阵列提供所述输入数据，并且所述输入数据被转换为光学相控阵列。10.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述输入数据包含有：通过一个或多个卷积单元路由所述输入数据。11.根据权利要求8所述的方法，其中，光子波导将光学数据路由到所述一个或多个卷积单元。12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个电子
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光子神经元层包括至少一个训练层和分类层。13.一种人工神经网...

【专利技术属性】
技术研发人员：菲鲁兹，
申请(专利权)人：宾夕法尼亚大学理事会，
类型：发明
国别省市：