單像素寬帶衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過未知的隨機(jī)擴(kuò)散器對手寫數(shù)字進(jìn)行分類。寬帶單像素衍射光學(xué)網(wǎng)絡(luò)將未知隨機(jī)漫射器后面的輸入物體的空間信息映射到輸出像素孔徑處的功率譜。光譜類別分?jǐn)?shù)揭示了隨機(jī)擴(kuò)散器后面的輸入對象的類型。 KwPJ0 ]('_  
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通過隨機(jī)散射介質(zhì)識別物體在醫(yī)學(xué)成像、海洋學(xué)、安全、機(jī)器人和自動駕駛等眾多領(lǐng)域都是一項既重要又有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。目前研究人員們也研發(fā)了有很多計算解決方案來解決該問題。不過，所有此類解決方案都需要大規(guī)模的數(shù)字計算，消耗大量的能量，同時在訓(xùn)練階段從沒使用過的新隨機(jī)散射體仍缺乏普遍性。 z:u`W#Rf  
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美國加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）的研究人員研發(fā)了一種全光學(xué)方法，能夠采用衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D2NN）通過未知隨機(jī)散射體對物體進(jìn)行分類。D2NN能夠形成一個自由空間光學(xué)計算平臺，近年來引起了越來越多的研究興趣。 BGOI$,  
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D2NN通過調(diào)制通過一系列空間結(jié)構(gòu)化表面的光衍射來計算給定任務(wù)，共同形成可以以光速運(yùn)行的全光學(xué)計算機(jī)。這種全光計算框架具有高速、并行和低功耗的優(yōu)點(diǎn)，可用于許多計算任務(wù)，如對象分類、定量相位成像、顯微鏡、通用線性變換等。 n#z^uq|v  
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發(fā)表在《光：科學(xué)與應(yīng)用》）（Light: Science & Applications）上的這篇題為“All-optical image classification through unknown random diffusers using a single-pixel diffractive network”的研究論文，提出了一種使用寬帶衍射網(wǎng)絡(luò)通過未知、隨機(jī)的直接分類未知物體的新方法使用單像素光譜檢測器的漫射器。 -J[zJ4z#  
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