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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请涉及光学神经网络技术领域，特别涉及一种对于工艺误差鲁棒的光学神经网络训练方法、装置及设备，其中，方法包括：获取光学神经网络中神经元权重参数的加工误差分布得到权重误差模型；在对光学神经网络训练过程中，按照权重误差模型随机叠加噪声至神经元权重参数上，直到训练结束，得到训练完成的神经元权重参数；将训练完成的神经元权重参数映射为光学神经网络芯片的加工参数。由此，解决了相关技术中的光学神经网络芯片加工存在偏差，无法保证理论模型与芯片加工的完美映射，且通过对光的相位和幅度误差进行补偿，存在校准时间长，难度大等问题。
主权项：1.一种对于工艺误差鲁棒的光学神经网络训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取光学神经网络芯片物理器件的实际加工尺寸与设计尺寸的误差概率分布和大小范围，建立光学神经网络中间层神经元权重参数与所述物理器件的加工尺寸的模型对应关系，获取所述中间层神经元权重误差模型；在对所述光学神经网络训练过程中，按照所述权重误差模型随机叠加噪声至所述神经元权重参数上，直到训练结束，得到训练完成的神经元权重参数；将所述训练完成的神经元权重参数映射为光学神经网络芯片的加工参数；所述光学神经网络的架构包括多个中间层，每个中间层包括多个神经元，且神经元的物理结构尺寸和所述神经元权重参数相对应，建立所述中间层神经元权重参数与所述加工尺寸的模型对应关系，包括：根据物理仿真建立神经元的物理尺寸与光的物理特性调制关系函数，利用所述关系函数确定所述模型对应关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 对于工艺误差鲁棒的光学神经网络训练方法、装置及设备
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