[發明專利]基于相變材料的可重構光學神經網絡及其應用

在審

• 申請號: 202111586133.8
• 申請日: 2021-12-21
• 公開（公告）號: CN114266346A
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 張敏明;蘇越星;胡喬木
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06N3/067
• 分類號: G06N3/067;G06N3/08
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 夏倩;李智

1.一種基于相變材料的可重構光學神經網絡，用于實現圖像分類，其特征在于，包括：光信息輸入層(I)、可重構衍射層(II)和探測輸出層(III)；

所述可重構衍射層(II)包括n個相互平行且間隔設置的光學衍射板(5)；所述光學衍射板(5)包括依次設置的基底、相變材料層和保護層，且所述相變材料層和所述保護層被劃分為多個獨立區域，相應形成多個單元(4)，每個單元(4)內的相變材料可在多個狀態之間切換，所述多個狀態包括晶態和非晶態；n為正整數；

所述光信息輸入層(I)用于產生攜帶有輸入圖像信息且正入射所述可重構衍射層(II)的入射平面光；

所述可重構衍射層(II)，用于利用其中的光學衍射板(5)對所述入射光的強度分布進行調控，得到待測平面光；

所述探測輸出層(III)，用于探測所述待測平面光中m個預設位置處的功率大小；m為類別數，且所述m個預設位置與m個類別一一對應，功率最大的預設位置所對應的類別為圖像分類結果。

2.如權利要求1所述的基于相變材料的可重構光學神經網絡，其特征在于，所述相變材料至少具有晶態和非靜態兩種折射率不同的狀態。

3.如權利要求1所述的基于相變材料的可重構光學神經網絡，其特征在于，所述光信息輸入層(I)包括：照明光源(1)和擴束裝置(2)；

所述照明光源(1)用于產生原始光斑；

所述擴束裝置(2)用于將所述原始光斑擴大至可完整覆蓋輸入圖像(3)；

工作時，所述輸入圖像(3)置于所述擴束裝置(2)之后預設的輸入位置處，經所述擴束裝置(2)擴大后的原始光斑透過所述輸入圖像后，形成所述入射平面光。

4.如權利要求1～3任一項所述的基于相變材料的可重構光學神經網絡，其特征在于，所述探測輸出層(III)包括位于同一平面的m個光功率探測器(6)，所述m個光功率探測器(6)分別設置于所述m個預設位置處。

5.如權利要求1～3任一項所述的基于相變材料的可重構光學神經網絡，其特征在于，所述多個狀態還包括：晶態和非晶態之間的中間態。

6.如權利要求1～5任一項所述的基于相變材料的可重構光學神經網絡的訓練方法，其特征在于，包括：

將每個單元(4)作為光學神神經網絡中的一個神經元，根據空間位置，計算相鄰光學衍射板中單元間的衍射關系，作為對應神經元的權重，并在訓練過程中保持固定；

神經元中的激活函數設為具有離散值的分段函數，并將單元中相變材料的至少兩種狀態分別映射為對應神經元中激活函數中的不同偏移值；

獲得由已知類別的圖像所構成的數據集，將其中的圖像作為所述可重構光學神經網絡的輸入圖像，將對應的圖像類別作為標簽信息，對所述基于相變材料的可重構光學神經網絡進行訓練，以確定各光學衍射板(5)中、各單元中相變材料的狀態；訓練算法采用反向傳播算法，且利用直通估計器計算梯度；

按照訓練結果設置各光學衍射板(5)中、各單元中相變材料的狀態。

7.如權利要求6所述的訓練方法，其特征在于，設置單元中相變材料狀態的方式包括：

利用第一激光脈沖聚焦于單元，使其中的相變材料由非晶態切換為晶態；

利用第二激光脈沖聚焦于單元，使其中的相變材料由晶態切換為非晶態；

兩種激光脈沖中，所述第一激光脈沖的功率較低，且脈寬較大。

8.如權利要求7所述的訓練方法，其特征在于，設置單元中相變材料狀態的方式，還包括：

利用第三激光脈沖聚焦于單元，使其中的相變材料由非晶態切換為中間態；所述第三激光脈沖的功率與所述第一激光脈沖相同，且脈寬介于所述第一激光脈沖和所述第二激光脈沖之間。

9.一種圖像分類方法，其特征在于，包括：

將由權利要求6～8任一項所述的訓練方法訓練得到的可重構光學神經網絡作為圖像分類網絡；

將待分類圖像作為所述圖像分類網絡的輸入圖像，以由所述圖像分類網絡輸出對應的圖像分類結果。