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多任务衍射神经网络系统设计与实现
图像处理 | 更新时间：2024-05-15

    • 多任务衍射神经网络系统设计与实现

    • 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。”
    • 液晶与显示   2024年39卷第4期 页码：490-505

    • DOI：10.37188/CJLCD.2023-0144    

      中图分类号： TP391

    • 收稿日期：2023-04-15，

      修回日期：2023-05-11，

      纸质出版日期：2024-04-05

    移动端阅览

  • 王子荣, 张星祥, 龙勇机, 等. 多任务衍射神经网络系统设计与实现[J]. 液晶与显示, 2024,39(4):490-505. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0144.

    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, 2024, 39(4): 490-505. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0144.

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