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用于多模光子卷积神经网络的可编程波导相变超表面( Programmable phase-change metasurfaces on waveguides for multimode photonic convolutional neural network )
C Wu H Yu S Lee R Peng M Li
神经形态光子学最近作为一种很有前途的硬件加速器出现了,对于机器学习算法,例如各种类型的神经网络,与数字电子学相比具有显著的潜在速度和能量优势。集成光子网络在执行矩阵-矢量乘法(MVM)的模拟计算方面特别强大,因为它们为数据传输提供了无与伦比的速度和带宽密度。在集成光子器件中加入非易失性相变材料,为片上光计算提供了不可或缺的编程和存储器内计算能力。在这里,我们展示了一个多模光子计算核心,该核心由基于相变材料制成的波导上元表面的可编程模式转换器阵列组成。可编程转换器利用相变材料Ge2 Sb2 Te5在相变过程中的折射率变化来控制波导空间模式,其模态对比度可达到64级。这种对比度用于表示矩阵元素,具有6位分辨率,同时具有正负值,以执行神经网络算法中的MVM计算。我们演示了一个原型光学卷积神经网络,它可以高精度地执行图像处理和识别任务。该多模光子核具有较宽的工作带宽和较小的器件尺寸,在大规模光子神经网络中具有很好的应用前景。
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