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IEEE J. Quantum Electron更新 | 基于相位到振幅轉換的全光學神經(jīng)激活函數(shù)

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發(fā)表于 2024-9-14 08:00:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
引言
7 g  P! R. T' t7 G人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANNs)在人工智能領域引發(fā)了革命,在圖像識別、音頻處理和自然語言處理等多種任務中展現(xiàn)出卓越的性能。然而,現(xiàn)代ANNs日益增長的計算需求促使研究人員探索受人腦啟發(fā)的非常規(guī)硬件平臺。硅基光電子技術作為神經(jīng)形態(tài)計算的有前途的候選者脫穎而出,具有波長輔助并行性、固有線性處理能力和低功耗等優(yōu)勢。
$ b; |$ q( a7 N; Z  w/ R: `* I; }8 y0 O
+ ?- g5 u# ^+ A, f8 qANNs的關鍵方面是激活函數(shù),為網(wǎng)絡引入非線性,使復雜的模式識別成為可能。在本文中探討創(chuàng)新方法,利用無源光學諧振器中的相位到振幅(PTA)轉換來實現(xiàn)全光學、可重構和功率無關的神經(jīng)激活函數(shù)。
# b' _, E" m; ?1 \$ I' l; [
! D, G# i7 o9 E% B; B9 ]  Z
% S$ s% K4 D8 e) W! t& ]9 E) @& F& [; U' o' [: `
相位到振幅轉換
/ w$ {0 k" E# H8 D0 Q這種方法的核心概念是在無源光學濾波器(如微環(huán)諧振器,MRRs)中發(fā)生的非線性相位到振幅轉換。在這種方案中,信息被編碼在光載波包絡的相位中:  N# l3 W9 K6 V+ B* W* n9 d- m

! Q: i0 {1 y: m& \  i4 u
& s5 g# M# L2 h3 r2 ~0 C其中P是輸入功率,m是調制指數(shù),n(t)是范圍從-1到1的歸一化信號。  w# }7 @& T# q5 r" h: v$ a3 {$ a
- _1 X3 |$ a. S' y8 F( W
+ C4 ]1 B1 c5 M
圖1展示了相位梯度對基于微環(huán)諧振器漏端口的IIR光學濾波器透射率的影響。
" a! T$ m5 p2 H  t) G0 O9 \  J& c& B9 _5 [
光信號的頻率由相位編碼信息調制:
9 K' u4 ~" E. M! b6 b 2 y: u, a" ^& ^) O7 l# h  m6 j
隨著光信號頻率因相位調制而變化,光學濾波器的透射率也隨之改變。這個過程產(chǎn)生了非線性PTA響應,該響應與輸入功率無關,使其非常適合低功耗應用。( F$ Q4 V' @5 _; M
% V; [0 E$ Q& I8 V
作為可重構光子神經(jīng)元的微環(huán)諧振器- W; D7 H. j% l
為了演示PTA轉換機制,我們將使用微環(huán)諧振器(MRR)作為光學濾波器。MRR漏端口的傳遞函數(shù)為:6 F' v  a& m$ y) r/ R" W

: A0 Y1 [' j& X( ~' M+ }& B; i2 `/ P: G1 U& c
$ q3 O: N2 J8 i+ y- L' D
其中s = √k,c = √(1-k),k是耦合系數(shù),ζ = γ exp(-j(2π(f + df)Tring))。- Z+ q* N( i# m* T  d* x) y4 j) s
! [( l. K! w1 ]6 V( q

9 ^& x/ }$ g) e# d  X" ^" H6 D5 g* C圖25 s0 u" p) {4 {( R

( ]. Z! y) H. u' w3 g圖2顯示了通過PTA轉換從單個MRR節(jié)點的漏端口獲得的不同激活函數(shù):
" U* \# Q+ Z& k/ |6 X7 `(a) Soft-plus函數(shù)
1 b" b! O, i1 W4 Y" u- [; o(b) Sigmoid函數(shù)1 V9 j  v: _5 E" m- @6 D( o
(c) 高斯函數(shù)
% G6 [" M' U( g+ P8 L( [' A- v. `$ k, y/ ^
通過調整兩個關鍵超參數(shù) - 調制指數(shù)m和頻率失諧df - 可以控制激活函數(shù)的形狀。這使我們能夠重現(xiàn)多種獨立于輸入功率且對相位不確定性具有容忍度的激活函數(shù)。* L8 ~" h% c6 g4 O3 @
4 s% w0 \. r, x
時延儲備計算
! B2 s# S' F) G7 p0 ~8 ?: V為了展示PTA轉換機制的實際應用,將實現(xiàn)一個時延儲備計算(TDRC)方案,用于Santa Fe混沌時間序列的一步預測。" }3 j8 [5 |8 m$ t9 a

# L6 i9 Y! `. v  g+ o' g
# w' ^, T9 T( }  ]/ g+ D- I6 H; y圖3展示了用于Santa Fe混沌序列一步預測的TDRC設置。1 Z, l5 P3 A4 ^- F3 C* E9 ]

0 i) ^5 l& n  M8 p# N( oTDRC設置包括以下組件:
3 \  ~) v3 [$ T  O/ a1.輸入處理:時間序列被歸一化并與掩碼矩陣相乘以進行維度擴展。
2 U1 L! a2 X- N1 ]6 s$ U6 v2 ]2.數(shù)模轉換:處理后的輸入轉換為模擬信號用于光學調制。
, [: |5 o! P! `5 ^: ]2 u# e# m% D3.光學調制:信號使用幅度調制(AM)或相位調制(PM)調制光載波。7 l. R2 s. {* b5 T+ B
4.光子儲備:帶有外部反饋環(huán)的MRR為儲備提供物理存儲。
& e" c( H+ ?6 v. ?4 F- O# n5.光電檢測和模數(shù)轉換:光子儲備的輸出被檢測并數(shù)字化。1 n2 q0 A% `. B3 X
6.線性回歸:處理后的數(shù)據(jù)用于進行一步預測。- m' _( ]+ G: z  h# H

8 b+ D' K6 I. x5 X性能評估
; A& q2 z8 r- h. y1 B8 p) `9 a使用幅度調制(AM)和相位調制(PM)方案評估TDRC系統(tǒng)的性能。使用的性能指標是歸一化均方誤差(NMSE)。
- T) R, ^* Z  `7 i: I3 E 0 f5 a# E4 B) A  S# J0 v1 V
圖4顯示了(a) AM的反饋強度和頻率失諧,以及(b) PM的調制指數(shù)和頻率失諧的NMSE函數(shù)。
9 K' ^) V0 e# l6 j- e: V9 t
1 ?$ n$ n! j$ q' X& u對于AM方案,在-4 GHz的負失諧和反饋強度η = 1時觀察到最佳性能,NMSE為0.12 ± 0.019。! J& l$ Y: o; F' f; ~- R
$ G+ i5 k  t! o: h
利用PTA轉換的PM方案展現(xiàn)出更優(yōu)越的性能。在4 GHz的失諧和1.1的調制指數(shù)下,達到了0.024 ± 0.004的最佳NMSE。
7 Z3 G6 Z8 P  d
* u/ c8 s; ^* N- O ! l, e, n( m3 p) V# V( S3 t
圖5顯示了AM(SR = 10 Gsa/s)和PM(SR = 10, 100 Gsa/s)的NMSE作為輸入功率的函數(shù)。
4 F% |. I3 `5 h$ W( l  P
+ Z/ Y' m9 d0 o9 u9 S. K# G) BPM方案在廣泛的輸入功率范圍內優(yōu)于AM方案,展現(xiàn)出更高的性能和更好的功率效率。即使在低輸入功率(-10 dBm)下,PM方案也達到了0.041的NMSE,展示了PTA機制的功率獨立性。! ^- c/ ]& E& d- {' f9 T% J& T  E/ N0 |
6 g( j1 I/ N6 p7 K2 u' ]/ b
優(yōu)勢和應用, i9 f9 H2 _7 K$ O, x# e8 a3 b% z
提出的基于PTA的激活函數(shù)具有幾個優(yōu)勢:% ~3 a. o9 y1 p/ e
1.功率獨立性:即使在低輸入功率下也能保持非線性效應,適合低功率應用。
, D/ y* w3 g4 L2.可重構性:通過調整調制指數(shù)和頻率失諧,可以使用單個MRR實現(xiàn)各種激活函數(shù)。; T$ u, o1 e+ i
3.高速操作:系統(tǒng)可以以高達2 Gsa/s的速率進行處理(對于100 Gsa/s的采樣率),適合高速應用。
$ l  J7 W* N) t4 p  L$ q$ N. L9 X4.集成:MRR的無源性質使其與硅基光電子集成兼容,這對大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)至為重要。
4 @, z3 v) C4 Z' m4 s  \
" a8 J" b6 {. r這項技術的潛在應用包括:% S: |: `: Y, D+ z( L; Q
1.光學神經(jīng)網(wǎng)絡:基于PTA的激活函數(shù)可用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和前饋網(wǎng)絡,提供額外的可訓練元素。
4 ~6 C1 z' G& G+ v& U- \( B2.復值神經(jīng)網(wǎng)絡:PTA機制可用于實現(xiàn)復值ANNs的復雜激活函數(shù)。
( K; {' ?3 I5 _% O% Y4 u3.全光信號處理:PTA非線性可用于諸如全光ASK到PSK轉換等任務。. P3 o* }/ O7 V2 L% t4 }2 {
4.穩(wěn)健光子結構:基于PTA的激活函數(shù)的功率獨立性可以為硅基光電子結構中的高光學損耗提供穩(wěn)健性。
( \- L/ k9 h0 R4 I7 U, H' p1 {( s7 y2 t: G
9 k5 b, E6 e$ u1 ?- o結論7 q5 X8 J4 |( U: o' X' }
本文介紹了創(chuàng)新方法,利用無源光學諧振器中的相位到振幅轉換來實現(xiàn)全光學、可重構和功率無關的神經(jīng)激活函數(shù)。通過利用微環(huán)諧振器的非線性響應,我們可以創(chuàng)建對人工神經(jīng)網(wǎng)絡非常重要的各種激活函數(shù)。, T7 `+ e! l8 {( m9 e+ Q( u& v$ t
5 A2 {  E7 b5 l( S) N# y9 V4 ^
與傳統(tǒng)的幅度調制方案相比,該系統(tǒng)在時延儲備計算方面表現(xiàn)出更優(yōu)越的性能。其功率獨立性、可重構性和與硅基光電子技術的兼容性使其成為未來神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)的有力候選者。
0 E" n4 k$ B) ^. B/ J' d; @3 R; N- P4 N8 I+ a9 h8 T
隨著該領域研究的進展,有望看到全光學神經(jīng)網(wǎng)絡的進一步發(fā)展,可能會產(chǎn)生更高效、更強大的人工智能系統(tǒng),克服傳統(tǒng)電子實現(xiàn)的局限性。! @) N& Z) ~0 A2 c/ `
5 N, _  W% ^4 }) u5 n9 J
參考文獻7 X/ c9 B1 `( v" P
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