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硅基可重构神经网络以及应用

创建于2023年04月10日 星期一作者 : 李萍 浏览量 :

主讲人：刘晓平，上海科技大学研究员

时   间：2023年4月16日15：00-15：20

地   点：物电学院A栋112

联系人：张世豪



讲座摘要：近年来，片上集成神经网络引起了研究者的极大兴趣。目前为止，片上光神经网络大多是通过在传统计算机上进行预先设计的，然后使用对应的PDK组合实现光学神经网络，并使用系统级光学仿真工具进行验证。在此过程中PDK和制造过程的误差会在其中传播和积累。在这项工作中，我们提出了一个基于多模干涉（MMI）结构的光学相干衍射神经网络。这个结构可以从连续单一酉空间中获取几乎任意的传输酉矩阵，这对于进行片上训练及网络结构复用至关重要。通过使用带有外部反馈控制的闭环电路，可以通过随机梯度下降（SGD）算法对衍射神经网络进行训练。我们在该网络上执行两种不同的任务证明我们提出的片上衍射神经网络的可重构性。与在常规计算机上进行数值模拟的结果相比，片上训练的衍射神经网络获得了与之接近的准确度，这表明在进行片上训练可以忽略来自PDK和制造过程的误差。




主讲人简介：刘晓平，上海科技大学副教授、研究员、博士生导师。入选“海外高层次引进人才计划”。主要从事先进光、声等集成器件物理与功能系统的设计和制造方面的研究、利用先进微加工技术开发芯片级多物理场系统，从而探索全新光学以及声学器件与系统的工作机制，并将其应用到最前沿的物理光学以及物理声学领域。主持过国家重点基础研究发展计划（973计划）、国家自然科学基金、上海市市级科技重大专项等数多项科研攻关课题。在《Nature Photonics》、《Nature Materials》、《Nature Physics》等国际顶级学术期刊上发表论文70余篇，授权国内国际专利近10项。


  • 中国 · 湖南省 · 长沙市 · 岳麓区湖南大学南校区 , 410082

  • 行政办公室：0731-88822332 学生工作办：0731-88821986 教学科研办：0731-88822627

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2023-04-10

作者：刘晓平

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主讲人：刘晓平，上海科技大学研究员

时   间：2023年4月16日15：00-15：20

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讲座摘要：近年来，片上集成神经网络引起了研究者的极大兴趣。目前为止，片上光神经网络大多是通过在传统计算机上进行预先设计的，然后使用对应的PDK组合实现光学神经网络，并使用系统级光学仿真工具进行验证。在此过程中PDK和制造过程的误差会在其中传播和积累。在这项工作中，我们提出了一个基于多模干涉（MMI）结构的光学相干衍射神经网络。这个结构可以从连续单一酉空间中获取几乎任意的传输酉矩阵，这对于进行片上训练及网络结构复用至关重要。通过使用带有外部反馈控制的闭环电路，可以通过随机梯度下降（SGD）算法对衍射神经网络进行训练。我们在该网络上执行两种不同的任务证明我们提出的片上衍射神经网络的可重构性。与在常规计算机上进行数值模拟的结果相比，片上训练的衍射神经网络获得了与之接近的准确度，这表明在进行片上训练可以忽略来自PDK和制造过程的误差。




主讲人简介：刘晓平，上海科技大学副教授、研究员、博士生导师。入选“海外高层次引进人才计划”。主要从事先进光、声等集成器件物理与功能系统的设计和制造方面的研究、利用先进微加工技术开发芯片级多物理场系统，从而探索全新光学以及声学器件与系统的工作机制，并将其应用到最前沿的物理光学以及物理声学领域。主持过国家重点基础研究发展计划（973计划）、国家自然科学基金、上海市市级科技重大专项等数多项科研攻关课题。在《Nature Photonics》、《Nature Materials》、《Nature Physics》等国际顶级学术期刊上发表论文70余篇，授权国内国际专利近10项。


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