摘要
マルチタスク画像分類認識を実行するための回折ニューラルネットワークの利用可能性を探るために、本論文では回折ニューラルネットワークシステムを設計および構築した。本システムは空間光変調器（Spatial Light Modulator、SLM）を用いて、回折ニューラルネットワークの位相および振幅の重みの変調およびネットワーク層の光学的全結合を行い、CMOSカメラを利用して各回折層の出力の光電非線形活性化および出力画像認識結果の判別を実現する。設計したシステムモデルはMNISTおよびFashion-MNISTの画像分類認識において、それぞれ94.1％および92.1％の精度を達成した。最終的に光路システムを構築し、光学実験ではそれぞれ91％および81.7％の精度を示した。設計された回折ニューラルネットワークシステムは、多様な画像分類認識アプリケーションの要求を満たし、回折ネットワークの設計および構築に新たな考え方を提供する。
关键词
回折ニューラルネットワーク; 光学ニューラルネットワーク; システム設計; 画像分類認識
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