[发明专利]实现数字识别的光学神经网络方法

摘要

本发明提出了一种实现数字识别的光学神经网络方法，包括获取数字图像特征步骤和构造光学神经网络步骤。所述光学神经网络由光学干涉模块、光学非线性模块和探测器阵列构成。所述光学干涉模块包括马赫曾德干涉仪阵列与可变光衰减器，可实现任意矩阵乘法运算。所述光学非线性模块由可饱和吸收体等具有非线性效应的器件构成，可实现人工神经网络中激活函数的功能。该方法利用光学计算缩短了计算时间，降低了计算能耗。

主权项

1.一种实现数字识别的光学神经网络方法，其特征在于包括如下步骤：1)将呈28*28矩阵形式的数字图像，分割处理为四个14*14二值子矩阵作为四维输入向量；2)将步骤1)得到的四维输入向量中的每一维作为一个输入，利用第一光学干涉模块接收四个输入，进行线性矩阵乘法运算，获得四个输出；所述第一光学干涉模块包括马赫曾德干涉仪阵列与可变光衰减器；3)利用第一光学非线性模块接收第一光学干涉模块的输出光信号，对所述输出光信号进行非线性转换，得到四个输出光信号；4)利用第二光学干涉模块接收第一光学非线性模块的输出光信号，再次进行线性矩阵乘法运算，获得四个输出；5)利用第二光学非线性模块接收第二光学干涉模块的输出光信号，对所述输出光信号进行非线性转换，得到四个输出光信号；6)利用四个探测器接收第二光学非线性模块的输出光信号，相同数字的光信号输入所对应的四个输出光信号比保持在一定范围内，通过四个输出光信号比的不同进行数字识别。