典型文献
基于透明介质成像的光学散射神经网络
文献摘要：
近年来,随着神经网络的发展,多种光电神经网络框架相继提出,在图像和语音处理等方面表现出强大的应用潜力.设计一种新型的基于透明介质成像的光学散射神经网络框架.描述透明介质双向散射传播的物理特性,采用多层堆叠散射介质构建神经网络单层智能单元,并利用非线性光电材料薄膜实现非线性激活,级联单层智能单元构建深度网络物理模型;根据双向散射物理模型构造对应的双向数字复值神经网络,并根据复值求导链式法则推导数字权重更新的后向传播算法,其复值网络权重参数通过调控散射介质的物理参数来实现;在MNIST数据集上验证其智能分类的有效性.
文献关键词：
透明散射成像;光学散射矩阵;双向复值神经网络;后向传播算法
中图分类号：
作者姓名：
刘世杰;陈臣;张志刚;肖永亮
作者机构：
湘潭大学物理与光电工程学院,湘潭411105
文献出处：
引用格式：
[1]刘世杰;陈臣;张志刚;肖永亮-.基于透明介质成像的光学散射神经网络)[J].光学技术,2022(02):159-165
A类：
后向传播算法,透明散射成像,光学散射矩阵,双向复值神经网络
B类：
质成,网络框架,语音处理,物理特性,堆叠,散射介质,质构,智能单元,光电材料,单元构建,深度网络,物理模型,模型构造,求导,链式法则,导数,权重更新,物理参数,MNIST,智能分类
AB值：
0.280006
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