典型文献
基于AdaBelief残差神经网络的超材料结构逆设计
文献摘要：
基于深度学习的超材料器件设计得到了前所未有的发展,但在基于2维材料的反设计中,传统的人工神经网络难以解决在小采样空间内陷入局部最优值的问题,且随着结构的复杂性增加,需要耗费大量的计算成本.针对这些缺陷提出了一种基于AdaBelief优化算法的残差神经网络,选择基于石墨烯的多层交替薄膜结构的设计来验证该网络的有效性,采用特征矩阵法构造出结构参数所对应的多谐振完美吸收光谱样本.结果表明,该网络模型在较短的训练时间内达到了97％以上的预测精度;通过与其它神经网络预测结果的对比,该网络展现出了预测精度高、收敛速度快等优势.该研究实现了基于石墨烯的完美吸收超材料结构的设计目标.
文献关键词：
光学设计;超材料;AdaBelief优化算法;石墨烯
中图分类号：
作者姓名：
冯可豪;李白萍;蔡艺军;周远国
作者机构：
西安科技大学 通信与信息工程学院,西安710000;厦门理工学院 光电与通信工程学院,厦门361000
文献出处：
引用格式：
[1]冯可豪;李白萍;蔡艺军;周远国-.基于AdaBelief残差神经网络的超材料结构逆设计)[J].激光技术,2022(03):307-311
A类：
B类：
AdaBelief,残差神经网络,超材料结构,料器,器件设计,反设计,人工神经网络,难以解决,内陷,局部最优,最优值,耗费,计算成本,石墨烯,薄膜结构,特征矩阵,矩阵法,数所,多谐振,完美吸收,吸收光谱,训练时间,神经网络预测,收敛速度,设计目标,光学设计
AB值：
0.413905
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