【技术实现步骤摘要】
本申请属于光信号处理领域，更具体地，涉及一种全光非线性激活器、其实现方法、网络结构及计算芯片。
技术介绍
1、随着数据库技术、人工智能、数理统计和并行计算等技术的发展与融合，数据挖掘技术应运而生。在大数据时代，数据挖掘的应用范围非常广泛，包括金融、医疗、市场营销和社交媒体等领域。数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术，它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术，其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能，能够高速寻找优化解，有效提高需求预测准确率。在数据挖掘中，神经网络常用于处理大规模数据集，通过学习数据之间的关系来进行分类、回归或聚类等任务。神经网络的强大之处在于其能够从数据中提取复杂的非线性关系，并逐步改进其性能以更好地适应数据。因此，神经网络在数据挖掘中被广泛应用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
2、如今，大多数应用的人工神经网络都是建立在冯·诺依曼电子计算机上的软件模拟。尽管神经网络具有先进的性能，但随着摩尔定律所体现的电子晶体管的指数缩放接近其物理极限，...
【技术保护点】
1.一种全光非线性激活器，其特征在于，包括：光线性干涉单元和光非线性激活单元；
2.根据权利要求1所述的全光非线性激活器，其特征在于，所述光非线性激活单元的带宽大于预设带宽，和/或在预设带宽内的损耗低于预设损耗值。
3.根据权利要求1或2所述的全光非线性激活器，其特征在于，所述光非线性激活单元，包括：至少一个硅波导；
4.根据权利要求1所述的全光非线性激活器，其特征在于，所述第一调整器包括：可调谐移相器和微环谐振腔中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的全光非线性激活器，其特征在于，每个光线性干涉器件还包括：第二调整器；
6.一...
【技术特征摘要】
1.一种全光非线性激活器，其特征在于，包括：光线性干涉单元和光非线性激活单元；
2.根据权利要求1所述的全光非线性激活器，其特征在于，所述光非线性激活单元的带宽大于预设带宽，和/或在预设带宽内的损耗低于预设损耗值。
3.根据权利要求1或2所述的全光非线性激活器，其特征在于，所述光非线性激活单元，包括：至少一个硅波导；
4.根据权利要求1所述的全光非线性激活器，其特征在于，所述第一调整器包括：可调谐移相器和微环谐振腔中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的全光非线性激...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓慧，何梦，吴江，汪润，陈一，何梦婷，蒋子可，欧桂燕，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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