【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光神经网络领域，具体地，涉及一种基于光神经网络的最大池化系统及方法。
技术介绍
1、近年来随着人工智能以及大数据的飞速发展，算力在当今的大模型训练以及大数据处理中起着决定性的作用，但传统的基于摩尔定律的电子计算也遇到了瓶颈，已经不能满足日益增长的算力需求。而硅基光电子技术凭借着高并行性，高速计算，低功耗以及低延迟有望成为替代传统电子计算的新技术。
2、神经网络在图像识别，自然语言处理方面有着广泛应用，传统的基于中央处理器(cpu)和图形处理单元(gpu)的神经网络需要耗费大量的能源，特别是对大模型的训练需要耗费数百万度电，造成了很大的能源压力。而光神经网络凭借着低功耗，高的计算速度和大带宽在近年来得到了快速发展，特别是马赫曾德尔干涉仪(mzi)和微环调制器(mrr)在光线性计算方面有着突出的潜力，基于mzi和mrr的光神经网络被广泛提出。但是，现有技术中通常使用计算机来对光电转换的数据进行处理，这大大增加了系统的时延，并且现有提出的最大池化系统很难进行片上集成，也就很难大规模应用。
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【技术保护点】
1.一种基于光神经网络的最大池化系统，其特征在于，所述系统包括：第一光源、第二光源、第三光源、第四光源、第一光学比较器、第二光学比较器、第三光学比较器、光放大器和第一光功率计；所述第一光源接入所述第一光学比较器的第一输入端，所述第二光源接入所述第一光学比较器的第二输入端，所述第三光源接入所述第二光学比较器的第一输入端，所述第四光源接入所述第二光学比较器的第二输入端，所述第一光学比较器的输出端与所述第三光学比较器的第一输入端连接，所述第二光学比较器的输出端与所述第三光学比较器的第二输入端连接；
2.根据权利要求1所述的基于光神经网络的最大池化系统，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于光神经网络的最大池化系统，其特征在于，所述系统包括：第一光源、第二光源、第三光源、第四光源、第一光学比较器、第二光学比较器、第三光学比较器、光放大器和第一光功率计；所述第一光源接入所述第一光学比较器的第一输入端，所述第二光源接入所述第一光学比较器的第二输入端，所述第三光源接入所述第二光学比较器的第一输入端，所述第四光源接入所述第二光学比较器的第二输入端，所述第一光学比较器的输出端与所述第三光学比较器的第一输入端连接，所述第二光学比较器的输出端与所述第三光学比较器的第二输入端连接；
2.根据权利要求1所述的基于光神经网络的最大池化系统，其特征在于，所述系统还包括：光放大器；所述第三光学比较器的输出端与所述光放大器的输入端连接；
3.根据权利要求2所述的基于光神经网络的最大池化系统，其特征在于，所述系统还包括：第一光功率计；所述光放大器的输出端与所述第一光功率计连接；
4.根据权利要求1所述的基于光神经网络的最大池化系统，其特征在于，所述第一光学比较器、所述第二光学比较器和所述第三光学比较器的结构相同，均包括：第一y分束器、第二y分束器、第一光幅度调制器、第二光幅度调制器、第一光电探测器、第二光电探测器、第一跨阻放大器、第二跨阻放大器、第一电分束器、第二电分束器、第一电学相减器、第二电学相减器、第一电学与门、第二电学与门、直流电源、第三y分束器和第二光功率计组成；所述第一y分束器的第一输出端与所述第一光幅度调制器的第一输入端连接，所述第一y分束器的第二输出端与所述第一光电探测器的输入端连接，所述第二y分束器的第一输出端与所述第二光幅度调制器的第一输入端连接，所述第二y分束器的第二输出端与所述第二光电探测器的输入端连接，所述第一光幅度调制器的第一输出端与所述第三y分束...
【专利技术属性】
技术研发人员：项水英，赵礼焱，郭星星，张雅慧，郝跃，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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