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公开(公告)号：CN113919486A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111227040.6
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明首先提出一种基于VGG16的衍射光子神经网络，利用光衍射层作为VGG16的光学前端，并替换VGG16中计算耗时占比非常大的第一层卷积层，随后对输入的数据集进行分类，从而可实现计算速度的大大提升，克服基于电的深度神经网络计算慢的问题。同时由于这种网络结构固定，第一层卷积层不需要参与训练，所以可以克服DONN中相位掩膜版不可动态调节的问题。其次，基于此结构，提出了一种面向情境依赖处理的方法。在该方法中，将VGG16‑DONN与CDP模块相结合，利用VGG16‑DONN对输入的数据集进行特征提取，随后将提取的特征再输入到CDP模块，利用OWM算法对其进行训练，并借助光子计算速度快的优势，将提取过程大大加快，实现根据不同的情境进行快速的数据分类。
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