公开(公告)号：CN117592533B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202311419960.7

申请日：2023-10-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 金潮渊 ,  姜茗瀚 ,  董雯婷 ,  盛言蹊 ,  刘逸丰 ,  任芮瑶

IPC: G06N3/067 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种应用半导体激光器实现神经网络非线性运算的方法，属于光电计算和机器学习技术领域。在高速电学芯片中完成线性运算部分的输出向量被依次编码在λ1波长的激光的不同强度上，作为泵浦源进入m个激光器；在激光器内部完成光与物质的相互作用，发生激射，从而产生波长为λ2的强度不同的激光，且其不同强度信息即为非线性运算后的输出信号。将输出信号接入光衰减器，对激光强度进行k比例的调整，以满足神经网络非线性输出时光电探测器检测的强度要求，光电探测器的输出被作为后续高速电学芯片的输入，进入下一层神经网络的计算。本发明通过运用激光器技术，实现了ReLU和Sigmoid两种激活函数的光学替代。

公开(公告)号：CN117592533A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311419960.7

申请日：2023-10-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 金潮渊 ,  姜茗瀚 ,  董雯婷 ,  盛言蹊 ,  刘逸丰 ,  任芮瑶

IPC: G06N3/067 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种应用半导体激光器实现神经网络非线性运算的方法，属于光电计算和机器学习技术领域。在高速电学芯片中完成线性运算部分的输出向量被依次编码在λ1波长的激光的不同强度上，作为泵浦源进入m个激光器；在激光器内部完成光与物质的相互作用，发生激射，从而产生波长为λ2的强度不同的激光，且其不同强度信息即为非线性运算后的输出信号。将输出信号接入光衰减器，对激光强度进行k比例的调整，以满足神经网络非线性输出时光电探测器检测的强度要求，光电探测器的输出被作为后续高速电学芯片的输入，进入下一层神经网络的计算。本发明通过运用激光器技术，实现了ReLU和Sigmoid两种激活函数的光学替代。