公开(公告)号：CN112712857A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202011442769.0

申请日：2020-12-08

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 祝连庆 ,  丁静雅 ,  于明鑫 ,  孙广开 ,  何彦霖 ,  董明利 ,  庄炜

IPC: G16B50/30 ,  G16B40/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N21/65

Abstract: 本发明提供一种基于WGAN对抗生成网络生成生物拉曼光谱数据的方法，包括以下步骤：步骤a、从拉曼光谱数据库里抽取部分拉曼光谱数据作为真实样本；步骤b、创建正态分布函数，生成随机数据Z；步骤c、创建生成网络G，将随机数据Z输入生成网络G；步骤d、创建判别网络D，将拉曼光谱数据和生成样本输入判别网络D；步骤e、计算生成网络G和判别网络D的目标函数；步骤f、对目标函数进行优化，对生成网络G和判别网络D进行迭代训练。本发明的有益效果：对比现有的深度学习技术，损失函数利用了wassertein距离公式，而不是kl散度，可以不断的移动生成样本的数据分布，使生成样本的数据分布不断向真实样本的数据分布移动。

公开(公告)号：CN117350346A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311331808.3

申请日：2023-10-16

Applicant: 北京信息科技大学 ,  合肥工业大学

Inventor： 祝连庆 ,  丁静雅 ,  胡鹏浩 ,  于明鑫 ,  鹿利单

IPC: G06N3/067 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种实现非线性激活的光子芯片计算单元，包括：泵浦激光器、激活模块、卷积模块和光电转换模块；激活模块为全通型微环谐振器，泵浦激光器连接激活模块；卷积模块为分叉复用微环谐振器，全通型微环谐振器的直通端连接分叉复用微环谐振器的输入端；光电模块包括平衡探测器和跨阻放大器，分叉复用微环谐振器的直通端和下载端分别连接平衡探测器；平衡探测器连接跨阻放大器；跨阻放大器输出的电压信号反馈至全通型微环谐振器，对全通型微环谐振器施加电压，对激活模块进行调制。本发明利用了等离子色散效应，实现数据的高速调制，可以同时实现多个波长的非线性操作，以完成并行计算，提高推理速度，减少推理时间，减少光子芯片的尺寸。

公开(公告)号：CN117332837A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311337071.6

申请日：2023-10-16

Applicant: 北京信息科技大学 ,  合肥工业大学

Inventor： 祝连庆 ,  丁静雅 ,  胡鹏浩 ,  于明鑫 ,  鹿利单

IPC: G06N3/067 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于等离子色散效应调制的光子卷积神经网络芯片，包括脉冲生成模块、信号加载模块、卷积处理模块和光电转换模块；脉冲生成模块，用于生成m行光脉冲，每一行光脉冲包括n个不同波长的光脉冲；信号加载模块对输入信号加载模块的图像数据与光脉冲调制成映射关系，使光脉冲携带图像数据；卷积处理模块将携带图像数据的光脉冲与卷积核权重调制成映射关系，对光脉冲携带的图像数据进行卷积运算；光电转换模块，包括m个平衡探测器，每一行叉复用微环谐振器连接每一个平衡探测器；每一个平衡探测器依次连接跨阻放大器和电流加法器。本发明使数据的存储运算一体化，提高了卷积的计算速度，提升计算的吞吐量，降低了计算的功耗。

公开(公告)号：CN116911368A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310777543.3

申请日：2023-06-28

Applicant: 合肥工业大学 ,  北京信息科技大学

Inventor： 丁静雅 ,  胡鹏浩 ,  祝连庆

IPC: G06N3/065 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种实现BN层的光子卷积神经网络芯片包括光脉冲发射器、输入数据映射器和卷积核权重映射器，光脉冲发射器，用于生成m行光脉冲，输入数据映射器包括第一阵列，用于对输入的图像数据与光脉冲调制成映射关系，使光脉冲携带图像数据；卷积核权重映射器包括第二阵列，用于对携带图像数据的光脉冲与卷积核权重调制成映射关系，并对光脉冲携带的图像数据进行卷积运算；第二阵列连接平衡探测器，平衡探测器连接至一个跨阻放大器，跨阻放大器连接一个运算放大器。本发明在光子卷积神经网络芯片中实BN层，提高了光子神经网络在任务处理时的准确性，同时与电子神经网络芯片相比，具有更快的速度和更小的功耗的优势。

公开(公告)号：CN116882470A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310770380.6

申请日：2023-06-28

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 祝连庆 ,  丁静雅 ,  于明鑫 ,  鹿利单

IPC: G06N3/067 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种光子卷积神经网络芯片，包括光脉冲发射器、输入数据映射器和卷积核权重映射器，光脉冲发射器，用于生成m行光脉冲，每一行光脉冲包括n个不同波长的光脉冲，所有光脉冲的光强度相同；输入数据映射器包括第一阵列，用于对输入的图像数据与光脉冲调制成映射关系，使光脉冲携带图像数据；卷积核权重映射器包括第二阵列，用于对携带图像数据的光脉冲与卷积核权重调制成映射关系，并对光脉冲携带的图像数据进行卷积运算；第二阵列连接平衡探测器，平衡探测器连接至一个跨阻放大器。本发明在光子计算芯片上将卷积神经网络算法中卷积层的卷积核权重值从[‑1,1]扩展到整个实数域区间，提高光子混合神经网络对图片数据集的分类准确率。