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Light|基于線性材料的衍射光學(xué)處理器中的非線性編碼
本文由論文作者團(tuán)隊(duì)投稿
▎導(dǎo)讀
加州大學(xué)洛杉磯分校(UCLA)的研究人員對衍射光學(xué)處理器中的非線性信息編碼策略進(jìn)行了深入分析,對其性能和用途提出了新的見解。他們的研究以Nonlinear Encoding in Diffractive Information Processing Using Linear Optical Materials為題發(fā)表在Light: Science & Applications。這項(xiàng)工作由加州大學(xué)洛杉磯分校校長講席教授Aydogan Ozcan主導(dǎo),共同第一作者是加州大學(xué)洛杉磯分校電氣與計(jì)算機(jī)工程系的Yuhang Li和Jingxi Li。
研究人員發(fā)現(xiàn)實(shí)施起來更簡單的相位編碼與數(shù)據(jù)重復(fù)策略在各種測試數(shù)據(jù)集上均可實(shí)現(xiàn)相似的準(zhǔn)確性。雖然基于數(shù)據(jù)重復(fù)的衍射模塊不能提供與傳統(tǒng)數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用的全連接層或卷積層類似的光學(xué)功能,但它們能有效提高推理的準(zhǔn)確性。這項(xiàng)研究有助于深入了解在視覺信息處理器中基于線性材料的衍射系統(tǒng)與非線性編碼策略之間的相互作用。

衍射信息處理的藝術(shù)圖
圖片來源: Ozcan Lab @ UCLA
▎正文
衍射光學(xué)處理器使用線性材料制造,通過使用結(jié)構(gòu)化的衍射表面操縱光線來實(shí)現(xiàn)計(jì)算任務(wù)。對光學(xué)信息進(jìn)行非線性編碼可以提高這些處理器的性能,使它們能夠更好地處理圖像分類、定量相位成像和光學(xué)加密等復(fù)雜任務(wù)。
由 Aydogan Ozcan 教授領(lǐng)導(dǎo)的加州大學(xué)洛杉磯分校研究團(tuán)隊(duì)評估了各種非線性編碼策略在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn),以衡量其推斷性能。他們的研究結(jié)果表明,衍射光學(xué)處理器內(nèi)的數(shù)據(jù)重復(fù)方法雖然可以提高推理的準(zhǔn)確性,但卻損失了衍射光學(xué)處理器的通用線性變換能力。因此,基于數(shù)據(jù)重復(fù)的衍射模塊不能作為數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的全連接層或卷積層的光學(xué)類比。更通俗地說,基于數(shù)據(jù)重復(fù)的衍射處理器可被視為一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中使用的動態(tài)卷積核概念的光學(xué)簡化。盡管衍射光學(xué)處理器中的數(shù)據(jù)重復(fù)架構(gòu)具有不同的特點(diǎn),但它仍能有效地完成推理任務(wù),并在抗噪聲方面具有優(yōu)勢。
作為一種替代方法,相位編碼無需重復(fù)數(shù)據(jù),提供了一種更易于實(shí)施的非線性編碼策略,并可實(shí)現(xiàn)可比的推斷精度。相位編碼通過空間光調(diào)制器或純相位物體可以直接實(shí)現(xiàn),因其簡單有效而成為一種實(shí)用的替代方法。此外,無數(shù)據(jù)重復(fù)的衍射處理器不需要通過數(shù)字系統(tǒng)對輸入信息進(jìn)行預(yù)處理,而這正是數(shù)據(jù)重復(fù)編碼所需要的。因此,數(shù)據(jù)重復(fù)可能較為耗時(shí),尤其是對于純相位的輸入物體,因?yàn)樵跀?shù)據(jù)重復(fù)之前需要進(jìn)行數(shù)字相位恢復(fù)和預(yù)處理。
研究團(tuán)隊(duì)的研究成果為了解基于線性材料的衍射光學(xué)系統(tǒng)與非線性信息編碼策略之間的關(guān)系提供了見解。這些成果具有廣泛的應(yīng)用潛力,包括在光通信、監(jiān)控和計(jì)算成像等領(lǐng)域。通過非線性編碼策略提高推理準(zhǔn)確性的能力,可以提高光學(xué)處理器在各個(gè)領(lǐng)域的性能,從而開發(fā)出更先進(jìn)、更高效的視覺信息處理系統(tǒng)。
▎論文信息
Li, Y., Li, J. & Ozcan, A. Nonlinear encoding in diffractive information processing using linear optical materials. Light Sci Appl 13, 173 (2024).
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