如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

光学衍射神经网络(optical diffraction neural network, ODNN)以光波作为计算媒介执行神经网络的逻辑分析与运算功能, 具有高速度、低功耗及并行处理的优势. 本文设计了一种仅有三层相位调制的ODNN, 提出了基于目标空间频率一级谱分布提升ODNN的数字识别性能的方法, 经优化获得了系统最优的像素大小、衍射距离, 以及最佳的三层相位分布. 设计的ODNN对MNIST手写体数字集识别准确率达到了95.3%, 高于文献中采用五层衍射神经网络实现的准确率91.75% (Lin X, Rivenson Y, Yardimci N T, Veli M, Luo Y, Jarrahi M, Ozcan A 2018 Science 361 1004), 且精简了系统结构. 结合ODNN高速度、低功耗的优点, 提出的基于频谱分析方法有利于提高ODNN的性能, 使ODNN在边缘计算领域有巨大的应用潜力.

如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

《三层衍射神经网络实现手写数字识别》

将 完整文档 下载到本地，方便收藏和查阅

文件号：296510

点击下载文档