深度學習(xi) 是發展最快的機器學習(xi) 方法之一，它利用在計算機中實現的多層人工神經網絡對數據的表示和抽象進行數字化學習(xi) ，並執行高級任務，與(yu) 人類專(zhuan) 家的表現相當甚至優(you) 於(yu) 人類專(zhuan) 家。深度學習(xi) 的最新国产成人在线观看免费网站進展主要包括醫學圖像分析、語音識別、語言翻譯、圖像分類等。除了這些主流国产成人在线观看免费网站之外，深度學習(xi) 方法也被用於(yu) 解決(jue) 逆成像問題。
博覽：2018 Science使用衍射深度神經網絡的全光機器學習(xi)
技術背景：
深度學習(xi) 是發展最快的機器學習(xi) 方法之一，它利用在計算機中實現的多層人工神經網絡對數據的表示和抽象進行數字化學習(xi) ，並執行高級任務，與(yu) 人類專(zhuan) 家的表現相當甚至優(you) 於(yu) 人類專(zhuan) 家。深度學習(xi) 的最新国产成人在线观看免费网站進展主要包括醫學圖像分析、語音識別、語言翻譯、圖像分類等。除了這些主流国产成人在线观看免费网站之外，深度學習(xi) 方法也被用於(yu) 解決(jue) 逆成像問題。
當前不足：
當前的深度學習(xi) 框架主要是在計算機中訓練及執行的，而受限於(yu) 摩爾定律接近其物理極限，矽基計算機的性能增長已經逐漸達到不可持續的水平，急需新一代的計算模式。
文章創新點：
基於(yu) 此，美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)Aydogan Ozcan組的Xing Lin和Yair Rivenson(共同一作)提出了一種全光衍射深度學習(xi) 框架。通過計算機訓練出其每一層的參數，然後使用3D打印加工，組裝完成後可以光速完成特定的任務。作者展示了全光衍射深度學習(xi) 網絡在分類任務和單位放大率成像国产成人在线观看免费网站中的能力。
原理解析：
(1) 衍射深度神經網絡。如圖1a所示，衍射深度神經網絡由多個(ge) 透射(或反射)層組成，每一層上的每一個(ge) 點(可以理解為(wei) 尺寸較大的像素,如300um尺寸，它也可以更小，從(cong) 而增大單位麵積上的像素數，即增加網絡的複雜性)都是一個(ge) 神經元(具體(ti) 物理原理是，下一層的任一神經元所接收的光場是上一層每一個(ge) 神經元所傳(chuan) 遞的帶有不同權重的相幹球麵子波的線性疊加。這個(ge) 權重由衍射理論決(jue) 定，求解過程使用角譜法求解)。這個(ge) 神經元具有複數值的透射(或反射)係數。每層的這些透射/反射係數通過在計算機上使用深度學習(xi) 的方法訓練得到。然後由3D打印製造出每一層，用於(yu) 以光速執行特定的任務。圖1b是用於(yu) 分類任務的衍射深度神經網絡，圖1c是用於(yu) 成像任務的衍射深度神經網絡。圖1d是衍射深度神經網絡與(yu) 傳(chuan) 統神經網絡之間的比較。衍射深度神經網絡是乘性偏置項，即每一層每一個(ge) 像素的調製係數，衍射深度神經網絡的權重基於(yu) 自由空間衍射傳(chuan) 播，電子神經網絡是指在計算機中虛擬實現的傳(chuan) 統神經網絡。
(2) 物理實現。衍射深度神經網絡在計算機上訓練完成後，需要3D打印的網絡層的3D模型用泊鬆表麵重建(Poisson surface reconstruction,此法可以獲得較為(wei) 平滑的表麵模型，對噪聲有一定容忍度，是表麵重建領域的主流方法)生成。最終，神經元的相位值在物理實現上轉化為(wei) 這個(ge) 神經元的物理厚度，3D打印材料使用VeroBlackPlus RGD875。Meshlab軟件用於(yu) 計算3D結構，並將其作為(wei) 3D打印機(Objet30 Pro 3D, Stratasys Ltd, USA)的輸入。如圖2A和B是訓練出的網絡層及其3D打印的實物。圖2C和D是實驗用太赫茲(zi) 裝置。
(3) 網絡訓練。如圖3A，使用TensorFlow框架訓練網絡結構。因為(wei) 使用相幹照明，輸入信息可以在輸入平麵被振幅和/或相位編碼。自由空間傳(chuan) 播模塊使用衍射計算中常用的角譜法完成。為(wei) 了便於(yu) 網絡的3D打印和加工，每一個(ge) 神經元的相位值被sigmoid函數限製在0-2π(成像任務)和0-π(分類任務)。每一層的神經元大小設為(wei) 400um(分類任務)和300um(成像任務)。如果使用更高精度的3D打印機或加工方法，可以使用更小的神經元來學習(xi) 更複雜的任務。在探測器/輸出平麵，測量網絡的輸出強度，用其與(yu) Ground Truth之間的均方根誤差作為(wei) 損失函數，來訓練網絡。使用Adam優(you) 化器來反向傳(chuan) 播誤差，並更新網絡的每一層，從(cong) 而最小化損失函數。
附錄：
(1) 前向傳(chuan) 播模型
由上一層坐標為(wei) (xi,yi,zi)的神經元到下一層坐標為(wei) (x,y,z)的神經元，子波傳(chuan) 輸的光學模型為(wei) (L的小寫(xie) 字母l代表第l層)
其中
每個(ge) 神經元的透射係數可以表示為(wei)
每一神經元接收到的子波疊加光場為(wei)
因此，第l層第i個(ge) 神經元的輸出光場是其接收光場與(yu) 透射係數和子波傳(chuan) 遞光學模型的乘積，可以寫(xie) 為(wei)
將（2）簡寫(xie) 為(wei)
p代表下一層的第p個(ge) 神經元。
第0層
最終檢測到的輸出平麵測量值為(wei)
(2)誤差反向傳(chuan) 播
使用輸出平麵的測量強度值和目標的均方根誤差作為(wei) 損失函數
要求解的優(you) 化問題為(wei)
計算損失函數相對於(yu) 所有可訓練網絡變量的梯度，然後用於(yu) 在訓練階段的每個(ge) 周期更新網絡層。
參考文獻：X. Lin, Y. Rivenson, N. T. Yardimci, M. Veli, Y. Luo, M. Jarrahi, A. Ozcan, All-optical machine learning using diffractive deep neural networks. Science 361, 1004–1008 (2018).
DOI：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aat8084
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