【摘 要】
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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
【机 构】
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深圳大学物理与光电工程学院微纳光电子技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号:61275167）； 深圳市高等院校稳定支持计划（批准号:20200812103045003）； 深圳市基础研究自由探索项目（批准号:JCYJ20180305125430954,JCYJ20170817102315892,JCYJ2017081701827765）资助的课题～～；
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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.
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