基于非线性超表面的多任务光电混合神经网络（特邀）
摘要
提出一种新型的光电混合神经网络计算模型，通过非线性超表面对线性和非线性光波进行多维度光场调控，并行处理多个通道的信息。非线性超表面采用U型纳米天线，基于自旋和几何相位对基频和倍频光波的相位进行编码和复用，结合后端的浅层电子神经网络分别实现对手写数字图像输入的高精度分类（盲测准确率为95.53%）和高质量重建（平均峰值信噪比大于26 dB）。所提方法为发展光学、光电、电子模拟和数字计算技术提供了新思路，从而实现大规模并行、高通量和更广泛的人工智能系统。
引用本文（GB/T 7714）
罗栩豪 Luo Xuhao, 董思禹 Dong Siyu, 魏泽勇 Wei Zeyong, 等. 基于非线性超表面的多任务光电混合神经网络（特邀）[J]. Acta Optica Sinica, 2024.
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