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基于10.6微米全光深度神经网络衍射光栅的设计与实现
被引量：
4
1
作者
牛海莎
于明鑫
+5 位作者
祝博飞
姚齐峰
张乾坤
鹿利单
钟国舜
祝连庆
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期13-18,共6页
光子人工智能芯片以光速执行运算,且具有低功耗、延迟低、抗电磁干扰的优势。小型化与集成化是实现这一技术革新的关键步骤。本文将光刻技术运用于衍射光栅的制作,提出一种基于10.6微米激光的全光衍射深度学习神经网络光栅设计及实现方...
光子人工智能芯片以光速执行运算,且具有低功耗、延迟低、抗电磁干扰的优势。小型化与集成化是实现这一技术革新的关键步骤。本文将光刻技术运用于衍射光栅的制作,提出一种基于10.6微米激光的全光衍射深度学习神经网络光栅设计及实现方法。由于光源波长由毫米波向微米波进化,神经元的特征尺度缩小至20微米,与现有光衍射神经网络相比,深度学习神经网络特征尺寸缩小了80倍,为进一步实现光子计算芯片大规模集成奠定了基础。
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关键词
光子芯片
衍射光栅
深度学习
神经网络
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职称材料
题名
基于10.6微米全光深度神经网络衍射光栅的设计与实现
被引量：
4
1
作者
牛海莎
于明鑫
祝博飞
姚齐峰
张乾坤
鹿利单
钟国舜
祝连庆
机构
光电测试技术与仪器教育部重点实验室
北京紫溪智芯科技有限公司
中国电子
科技
集团
公司
第十一研究所
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期13-18,共6页
基金
高等学校学科创新引智计划(D17021)
国家自然科学基金重点项目(51535002)
促进高校内涵发展项目(5211910905)~~
文摘
光子人工智能芯片以光速执行运算,且具有低功耗、延迟低、抗电磁干扰的优势。小型化与集成化是实现这一技术革新的关键步骤。本文将光刻技术运用于衍射光栅的制作,提出一种基于10.6微米激光的全光衍射深度学习神经网络光栅设计及实现方法。由于光源波长由毫米波向微米波进化,神经元的特征尺度缩小至20微米,与现有光衍射神经网络相比,深度学习神经网络特征尺寸缩小了80倍,为进一步实现光子计算芯片大规模集成奠定了基础。
关键词
光子芯片
衍射光栅
深度学习
神经网络
Keywords
Photonic chip
diffraction grating
deep learning
neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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出处
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被引量
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1
基于10.6微米全光深度神经网络衍射光栅的设计与实现
牛海莎
于明鑫
祝博飞
姚齐峰
张乾坤
鹿利单
钟国舜
祝连庆
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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