Pour explorer la faisabilité d'utiliser un réseau neuronal à diffraction pour effectuer la classification d'images multitâches, cet article conçoit et construit un système de réseau neuronal à diffraction. Ce système utilise un modulateur spatial de lumière (Spatial Light Modulator, SLM) pour moduler les poids de phase et d'amplitude du réseau neuronal à diffraction ainsi que la connexion optique complète entre les couches du réseau, et utilise une caméra CMOS pour réaliser l'activation photoélectrique non linéaire des sorties des différentes couches de diffraction du réseau et la discrimination des résultats de reconnaissance d'images. Le modèle système conçu atteint une précision de 94,1 % et 92,1 % dans la classification des images MNIST et Fashion-MNIST respectivement. Enfin, à travers la construction du système optique, les expériences optiques ont obtenu des précisions de 91 % et 81,7 % respectivement. Le système de réseau neuronal à diffraction conçu répond aux exigences de diverses applications de classification d'images, fournissant de nouvelles idées pour la conception et la construction de réseaux à diffraction.

Réseau neuronal à diffraction; réseau neuronal optique; conception de système; classification d'images