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。 l\"wdS}  
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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(xiàng)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(jì)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(jì)算，消耗大量的能量，同時(shí)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。 o56UlN  
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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(jì)算平臺，近年來引起了越來越多的研究興趣。 ;4Wz0suf  
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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(jì)算給定任務(wù)，共同形成可以以光速運(yùn)行的全光學(xué)計(jì)算機(jī)。這種全光計(jì)算框架具有高速、并行和低功耗的優(yōu)點(diǎn)，可用于許多計(jì)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。
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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。 VxqoE]Dh  
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這種寬帶衍射網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)使用20個離散波長將擴(kuò)散器扭曲的物體映射到通過單個像素檢測到的光譜特征中。在訓(xùn)練過程中，使用了許多隨機(jī)生成的相位擴(kuò)散器來幫助衍射光學(xué)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能。在一次性完成基于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程之后，可以物理制造由此產(chǎn)生的衍射層以形成一個單像素網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以對完全隱藏在訓(xùn)練期間從未見過的新的、未知的隨機(jī)擴(kuò)散器中的對象進(jìn)行分類。 B.F~/PET  
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在他們的模擬中，這種單像素寬帶衍射網(wǎng)絡(luò)通過隨機(jī)選擇的未知相位擴(kuò)散器成功識別了手寫數(shù)字，盲測準(zhǔn)確率為97.74%。此外，研究人員通過實(shí)驗(yàn)證明了這種使用 3D 打印衍射網(wǎng)絡(luò)和太赫茲時(shí)域光譜系統(tǒng)的單像素寬帶分類器的可行性。這種光學(xué)計(jì)算框架可以根據(jù)照明波長進(jìn)行縮放，以在電磁波譜的任何部分運(yùn)行，而無需重新設(shè)計(jì)或重新訓(xùn)練其層。 ]r@CmwC  
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該研究由 Aydogan Ozcan 博士領(lǐng)導(dǎo)，他是加州大學(xué)洛杉磯分校的校長教授和 Volgenau 工程創(chuàng)新主席，也是霍華德休斯醫(yī)學(xué)研究所的 HHMI 教授�！斑@項(xiàng)工作首次展示了通過隨機(jī)漫射器對物體進(jìn)行全光學(xué)分類，并將其推廣到新的未知漫射器，”O(jiān)zcan 博士說，“我們相信這項(xiàng)研究將對更快、更高效和可擴(kuò)展的開發(fā)產(chǎn)生影響通過隨機(jī)擴(kuò)散介質(zhì)的對象/圖像分類技術(shù)，可以使從醫(yī)療保健和生物醫(yī)學(xué)到電信和航空航天等廣泛領(lǐng)域受益�！� %j. *YvveW  
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