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Design and implementation of multi-task diffraction neural network system
Image Processing | 更新时间：2024-05-15
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    • Design and implementation of multi-task diffraction neural network system

    • “衍射神经网络的研究取得了重要进展。相比传统数字神经网络，衍射神经网络具有高速、低功耗和并行运算的优势，因此备受关注。为了探索利用衍射神经网络执行多任务图像分类识别的可行性，研究者们设计并搭建了一种衍射神经网络系统。该系统采用空间光调制器作为衍射神经网络的相位及振幅权重的调制和网络层的光学全连接，利用CMOS相机实现衍射神经网络中各衍射层输出的光电非线性激活与输出图像识别结果的判别。实验结果显示，设计的系统模型在MNIST和Fashion-MNIST图像分类识别中的正确率分别达到了94.1%和92.1%。通过搭建光路系统进行的光学实验也取得了令人满意的成果，正确率分别为91%和81.7%。这一研究验证了设计的衍射神经网络系统可以满足多种图像分类识别应用需求，为衍射网络的设计与构建提供了新的思路。这一成果对于推动衍射神经网络在实际应用中的发展具有重要意义。”
      ”
    • Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays   Vol. 39, Issue 4, Pages: 490-505(2024)

    • DOI：10.37188/CJLCD.2023-0144    

      CLC： TP391

    • Published：05 April 2024，

      Received：15 April 2023，

      Revised：11 May 2023，

    扫 描 看 全 文

  • WANG Zirong, ZHANG Xingxiang, LONG Yongji, et al. Design and implementation of multi-task diffraction neural network system. [J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays 39(4):490-505(2024) DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0144.

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