Para explorar la viabilidad de utilizar una red neuronal de difracción para realizar la clasificación de imágenes multitarea, este artículo diseña y construye un sistema de red neuronal de difracción. El sistema utiliza un modulador espacial de luz (Spatial Light Modulator, SLM) para modular los pesos de fase y amplitud de la red neuronal de difracción, así como la conexión óptica completa de las capas de la red, y utiliza una cámara CMOS para lograr la activación no lineal fotoeléctrica de las salidas de las capas de difracción y la discriminación de los resultados de reconocimiento de imágenes. El modelo del sistema diseñado logra una precisión del 94,1 % y 92,1 % en la clasificación de imágenes MNIST y Fashion-MNIST respectivamente. Finalmente, a través de la construcción del sistema óptico, la precisión de los experimentos ópticos fue del 91 % y 81,7 % respectivamente. El sistema de red neuronal de difracción diseñado puede satisfacer las necesidades de diversas aplicaciones de clasificación de imágenes, proporcionando nuevas ideas para el diseño y la construcción de redes de difracción.

Red neuronal de difracción; red neuronal óptica; diseño de sistemas; clasificación de imágenes