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基于超快光子脉冲VCSEL神经元的卷积图像边缘检测( Convolutional Image Edge Detection Using Ultrafast Photonic Spiking VCSEL Neurons )
J Robertson Y Zhang M Hejda A Adair J Bueno S Xiang A Hurtado
本文从实验和理论两个方面研究了利用超快脉冲光学人工神经元对卷积神经网络(CNNs)进行数字图像边缘信息检测的问题。与传统的卷积技术相结合，实验实现了一种基于垂直腔面发射激光器(VCSEL)的光子神经元模型，用于阈值和激活数字图像中目标边缘特征的快速尖峰响应。使用单个核算子检测不同方向的边缘，并使用梯度幅度实现完整的图像边缘检测。重要的是，本工作的神经形态（类脑）图像边缘检测系统使用了商业来源的VCSEL，该VCSELs以亚纳秒速率（比生物神经元快许多数量级）表现出尖峰响应，并在1300纳米的电信波长下工作；从而使我们的方法与光通信和数据中心技术兼容。因此，这些结果为神经网络的超快光子实现在未来人工智能应用中的计算机视觉和决策系统提供了令人振奋的前景。
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