VGG16衍射光子神经网络及情境依赖处理.docx

VGG16衍射光子神经网络及情境依赖处理 本文提出了一种基于 VGG16 的衍射光子神经网络（VGG16-DONN）结构，旨在解决计算速度难以提高的问题。该结构利用光衍射层作为 VGG16 的光学前端，替换了 VGG16 中计算耗时占比最大的第一层电卷积层。实验结果表明，该方法在 CelebA 数据集和猫狗数据集上的分类精度分别达到 86.34% 和 88.53%，与电子神经网络相当。 本文还提出了基于 VGG16-DONN 的情境依赖处理（CDP）方法，对 CelebA 数据集进行分类，平均精度为 83.10%，与电子神经网络相当。VGG16-DONN 结构和 CDP 模块的结合方式能克服电子神经网络计算慢的问题，并达到与电子神经网络相当的分类精度。 知识点： 1. 摩尔定律：摩尔定律是一个关于电子计算速度的规律，表明电子晶体管的规模越小，计算速度越快。但是，随着电子晶体管的规模接近物理极限，摩尔定律的规律性开始减弱，计算速度难以提高。 2. 电子神经网络：电子神经网络是一种基于电子元件的神经网络，它使用电子元件来实现神经网络的计算。但是，电子神经网络的计算速度受到电子元件的物理限制，难以进一步提高。 3. 光计算：光计算是一种基于光信号的计算方式，它具有大带宽、低功耗、低串扰等优势，能够极大地提高计算速度。 4. 光子神经网络：光子神经网络是一种基于光计算的神经网络，它使用光信号来实现神经网络的计算。光子神经网络具有集成度高、可重构性强等优势，但需要进行光电转换，并且受到制作工艺水平的限制。 5. VGG16：VGG16 是一种深度学习模型，它使用卷积神经网络来实现图像识别任务。VGG16 网络结构中第一层电卷积层是计算耗时最大的部分。 6. 衍射光子神经网络（DONN）：衍射光子神经网络是一种基于相位掩模版的光子神经网络，它不需要进行光电转换，可以大规模地实现光子神经网络。 7. 情境依赖处理（CDP）：情境依赖处理是一种基于 VGG16-DONN 的处理方法，它可以对数据集进行分类，并达到与电子神经网络相当的分类精度。 8. VGG16-DONN 结构：VGG16-DONN 结构是一种基于 VGG16 的衍射光子神经网络结构，它利用光衍射层作为 VGG16 的光学前端，替换了 VGG16 中计算耗时占比最大的第一层电卷积层。 9. CelebA 数据集：CelebA 数据集是一个大型的人脸图像数据集，它包含超过 20 万张人脸图像。 10. 猫狗数据集：猫狗数据集是一个小型的图像数据集，它包含猫和狗的图像。 本文提出的 VGG16-DONN 结构和 CDP 模块的结合方式能够克服电子神经网络计算慢的问题，并达到与电子神经网络相当的分类精度，对图像处理、医疗、通信等领域具有重要意义。