发明专利已授权

一种优化MZI的ONNs相位配置的渐进式训练方法

📄 申请号：CN202311205923.6 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2023-09-19

公开号

CN117313815A

公开日

2023-12-29

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_067

IPC 分类号

G06N3_067 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

光学神经网络光学神经网络马赫-曾德尔干涉仪神经网络训练

应用场景

光计算, AI推理加速, 光子处理器, 数据中心计算, 人工智能硬件

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摘要

本发明属于光子信号处理技术领域，具体涉及一种优化MZI的ONNs相位配置的渐进式训练方法，包括：在一定的迭代次数中，按照MZI排列方式逐步确定每一列的相位；在确定好的相位部分基础上考虑MZI携带的相位误差和分束器误差，再次开始迭代进行基础训练用后续的移相器的值抵消前面元件携带的误差；反复训练到网格的最后一列。本发明通过渐进式训练得到的相位值可对抗不理想的光子器件导致的不精确性，从而提高因误差降低的ONNs分类精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20241206

✅ 授权

20240116

?? 实质审查的生效：

20231229

📄 公开

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