一种基于正负分离的实数域光学神经网络的模式识别方法
授权
摘要
本发明属于人工智能技术领域，具体的说是涉及一种基于正负分离的实数域光学神经网络的模式识别方法。本发明提供了一种基于正负分离的实数域光学神经网络的模式识别方法，可以还原光电转换时丢失的输出正负信息，从而实现实数域矩阵向量乘法计算，同时本发明还提出了对应光学神经网络的硬件实现方式。本发明的有益效果是：(1)采用正负分离方法，还原在光电转换阶段丢失的光学神经网络输出信号的正负信息，实现实数域权重矩阵的光学神经网络。(2)提供了光学神经网络中ReLU\Leaky ReLUs激活函数的实现方法。
基本信息
专利标题 ：
一种基于正负分离的实数域光学神经网络的模式识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113033797A
申请号 ：
CN202110498625.5
公开（公告）日 ：
2021-06-25
申请日 ：
2021-05-08
授权号 ：
CN113033797B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
肖瑶唐泳彭析竹唐鹤
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新西区西源大道2006号
代理机构 ：
成都点睛专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
孙一峰
优先权 ：
CN202110498625.5
主分类号 ：
G06N3/067
IPC分类号 ：
G06N3/067 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/06
物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现
G06N3/067
采用光的
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2021-07-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/067
申请日 : 20210508
申请日 : 20210508
2021-06-25 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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