基于透明介质成像的光学散射神经网络

刘世杰; 陈臣; 张志刚; 肖永亮

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.011

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基于透明介质成像的光学散射神经网络

微纳光学 | 更新时间：2025-09-01

- 基于透明介质成像的光学散射神经网络
- Optical scattering neural network based on transparent medium imaging
- 光学技术 2022年48卷第2期页码：159-165
- 作者机构：
  
  1:湘潭大学物理与光电工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(61805208);湖南省教育厅科学研究项目(18C0093);湘潭大学人才引进科研启动项目(KZ03038)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.011
  中图分类号： O436.2;TP183
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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刘世杰, 陈臣, 张志刚, 等. 基于透明介质成像的光学散射神经网络[J]. 光学技术, 2022,48(2):159-165.

Optical scattering neural network based on transparent medium imaging[J]. 2022, 48(2): 159-165.
刘世杰, 陈臣, 张志刚, 等. 基于透明介质成像的光学散射神经网络[J]. 光学技术, 2022,48(2):159-165. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.011.

Optical scattering neural network based on transparent medium imaging[J]. 2022, 48(2): 159-165. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.011.

摘要

近年来，随着神经网络的发展，多种光电神经网络框架相继提出，在图像和语音处理等方面表现出强大的应用潜力。设计一种新型的基于透明介质成像的光学散射神经网络框架。描述透明介质双向散射传播的物理特性，采用多层堆叠散射介质构建神经网络单层智能单元，并利用非线性光电材料薄膜实现非线性激活，级联单层智能单元构建深度网络物理模型；根据双向散射物理模型构造对应的双向数字复值神经网络，并根据复值求导链式法则推导数字权重更新的后向传播算法，其复值网络权重参数通过调控散射介质的物理参数来实现；在MNIST数据集上验证其智能分类的有效性。

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基于透明介质成像的光学散射神经网络

Optical scattering neural network based on transparent medium imaging

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.02.011

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