Fully complex optical neural network with insertion-loss robustness
CHEN Hui-bin, TANG Kai-fei, YOU Zhen-yu · Chinese Optics · 2024
基于马赫-曾德尔干涉仪（Mach-Zehnder Interferometer, MZI）级联拓扑结构的线性光学处理器被证明是实现光学神经网络（Optical Neural Network, ONN）的重要途径，但还有不少实际问题有待解决。针对芯片制造、测试过程中可能导致的相位误差和插入损耗等问题，通过实验和理论仿真分析了几种基于MZI结构的可重构光学处理器。发现可以通过单个N×N的Clements阵列结构来实现任意酉矩阵的权重，构建稀疏连接的全复值光学神经网络，将光学深度大大降低，以实现较高的插入损耗鲁棒性。此外，对于多层光学神经网络来说，由于构建该任意酉矩阵的自由度有限，故在每一层Clements结构前面加一个相移器层，有助于将分类数据映射到更高的数据维度，能使神经网络更快速的收敛。