All-optical machine learning using diffractive deep neural networks

人工神经网络 计算机科学 深度学习 人工智能 特征(语言学) 深层神经网络 平版印刷术 模式识别(心理学) 计算机体系结构 计算机视觉 材料科学 光电子学 语言学 哲学
作者
Xing Lin,Yair Rivenson,Nezih Tolga Yardimci,Muhammed Veli,Yi Luo,Mona Jarrahi,Aydogan Özcan
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:361 (6406): 1004-1008 被引量:2123
标识
DOI:10.1126/science.aat8084
摘要

All-optical deep learning Deep learning uses multilayered artificial neural networks to learn digitally from large datasets. It then performs advanced identification and classification tasks. To date, these multilayered neural networks have been implemented on a computer. Lin et al. demonstrate all-optical machine learning that uses passive optical components that can be patterned and fabricated with 3D-printing. Their hardware approach comprises stacked layers of diffractive optical elements analogous to an artificial neural network that can be trained to execute complex functions at the speed of light. Science , this issue p. 1004
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