[发明专利]基于多波长并行的多任务衍射神经网络设备及处理方法

说明书

本发明涉及光计算和人工智能技术领域，提供一种基于多波长并行的多任务衍射神经网络设备及处理方法，设备包括输入单元、衍射调制结构、光探测组件和处理单元；输入单元用于将N个任务的输入调制到N个波长，经光场叠加形成混合光束后输入衍射调制结构，衍射调制结构用于将输入的混合光束的各波长成分并行处理后输出；光探测组件用于探测衍射调制结构的输出平面的光强；输出平面包括M个类别的检测区域，每个检测区域包含N个子区域；处理单元用于根据各检测区域中对应子区域的光强分布，确定N个波长对应的N个任务的推理结果。解决了D2NN仅能适应单一深度学习任务，通用性较差的问题，实现了多任务并行，提升了通用性。

技术领域

本发明涉及光计算和人工智能技术领域，尤其涉及一种基于多波长并行的多任务衍射神经网络设备及处理方法。

背景技术

随着科学技术的发展，光子计算因具有光速处理、低功耗和高吞吐能力等优势，已经得到广泛应用，例如可以使用光子而非电子来执行人工智能(ArtificialIntelligence，AI)任务，目前，光子神经网络基于光子计算实现人工神经网络模型，可以大大提升计算速度和能源效率，在不同的光子神经网络架构中，其中的衍射深度神经网络(Diffractive Deep Neural Network，D2NN)可以进行大规模的神经信息处理，D2NN包括多层衍射层，由衍射光学元件组成。实际应用中，D2NN仅能适应单一的任务，通用性较差。

发明内容

本发明提供一种基于多波长并行的多任务衍射神经网络设备及处理方法，用以解决现有技术中D2NN仅能适应单一的任务，通用性较差的缺陷，实现多任务并行，提升了通用性。

本发明提供一种基于多波长并行的多任务衍射神经网络设备，包括：输入单元、衍射调制结构、光探测组件和处理单元；其中，所述衍射调制结构包括多层衍射层，每层所述衍射层包括多个衍射光学元件；

所述输入单元用于将N个任务的输入调制到N个波长，经光场叠加形成混合光束后输入所述衍射调制结构，N个波长与N个任务的输入一一对应；

所述衍射调制结构用于将输入的所述混合光束的各波长成分并行处理后输出；

所述光探测组件用于探测所述衍射调制结构的输出平面的光强；所述输出平面包括M个类别的检测区域，每个所述检测区域包含N个子区域，N个所述子区域与N个所述波长一一对应；其中，M和N均为正整数；

所述处理单元用于根据各所述检测区域中各所述子区域的光强分布，确定N个波长对应的N个任务的推理结果。

根据本发明提供的一种基于多波长并行的多任务衍射神经网络设备，所述处理单元具体用于：

针对每个所述任务，从M个所述检测区域内与所述任务的输入对应的所述波长所对应的所述子区域中，选择光强最大的所述子区域，将所述光强最大的所述子区域所在所述检测区域的类别作为所述任务的推理结果。

根据本发明提供的一种基于多波长并行的多任务衍射神经网络设备，各所述衍射光学元件的相位调制系数是通过如下方式获得的：

基于所述任务的输入对应的所述波长所对应的所述子区域的光强的检测值和真实值之间的误差，确定第一损失函数；

基于所述任务的输入对应的所述波长所对应的各所述子区域之外的光强之和，确定第二损失函数；

基于所述第一损失函数和第二损失函数，确定目标损失函数；

基于所述目标损失函数，确定各所述衍射光学元件的相位调制系数。

根据本发明提供的一种基于多波长并行的多任务衍射神经网络设备，所述N个任务来自不同的数据集。