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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 P" g  P  w' o- |# e$ g/ O. v
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& E! A. s4 R; M- O
6 N1 W& \$ p+ m/ I. L
ANNs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)。' o( @' r# B8 n0 |* I

" ?$ z+ s2 ^9 m7 X4 ^9 K" Y # Z6 u: k% G5 ?4 f% n% Q

# X5 [  l5 N8 K- |6 y2 A9 _相位到振幅轉換
9 Z  D8 a1 M3 ]7 X: b' i: d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:2 p  Q1 V% E, N$ _* o8 K& I% `' H5 A  r
1 s! s# b6 Y" W% I- Z" i* {
  d0 `7 u2 j; u: x2 _) ~+ y! y4 _3 W. h
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。) |# ^, Q, u6 N* K# E

+ E& h* ^+ h6 \, v
) X0 C+ n7 E5 Q; D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。
* _3 x. a, [5 m# l& c3 S% o
: M3 K( S3 Q0 e2 [, i光信號的頻率由相位編碼信息調制:
& C3 V6 d- A' \' i6 W ! k1 T4 E% X7 K
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。+ V( S4 A; y( A+ M5 N# N6 C0 O

. c+ ?% D( B: k! ~8 @2 l作為可重構光子神經(jīng)元的微環(huán)諧振器
; y% Y6 Q. x2 \* ]6 d! }# Z+ y6 ]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:
0 }  @% W" D' m9 b7 ]9 S! s3 V, W9 b' Q& ?+ d* ~
; D  |2 `# e$ W/ J6 ]. E
. Y6 j  z6 V9 ?! A5 _
其中s = √k,c = √(1-k),k是耦合系數(shù),ζ = γ exp(-j(2π(f + df)Tring))。. Q% m0 h3 ?3 {- H$ C  Q5 a

' N. H% f( h2 }! x9 q( g3 z
1 R# M  W6 Z* k$ C" e圖2
) ~6 t% V0 t1 P7 x2 C4 w$ Y- @+ c6 |) Y. J. b5 p. }- p
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):
& `. n4 Q) m5 R# G(a) Soft-plus函數(shù)
7 \7 @' S% u* X% C2 `- o(b) Sigmoid函數(shù); r" e! E( x1 B' i! E) P
(c) 高斯函數(shù)
* n& G! `4 c  q' T" T
4 D& S! i4 a  l, U4 \: L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)。/ p  {2 q  J! u% A+ z

& i  N" ^! N+ V' \時延儲備計算
# ?$ G! s- O6 g3 J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。
  K" q* S. F) U% N% H
+ |! Y) m' `# k8 v
1 }" G1 A# H; k, i! z圖3展示了用于Santa Fe混沌序列一步預測的TDRC設置。
+ Q# \& H5 d& n+ i) r; W5 o8 x8 e. ]6 o& Q0 y* z/ m  W! m
TDRC設置包括以下組件:! }# b% }- m& L- N) w
1.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。
9 H! U+ h* y6 N2.數(shù)模轉換:處理后的輸入轉換為模擬信號用于光學調制。9 u2 O) C% P; ?( d' F
3.光學調制:信號使用幅度調制(AM)或相位調制(PM)調制光載波。
5 k: l2 W, F/ z( [4.光子儲備:帶有外部反饋環(huán)的MRR為儲備提供物理存儲。
2 k/ m* V- V0 k2 T' Q5.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。
  v  l3 e# T3 ]6 S* @& A6.線性回歸:處理后的數(shù)據(jù)用于進行一步預測。
) w/ P2 G: @7 s( \' n9 x7 X/ I" r& }5 R) b% v
性能評估
6 j  o7 V& w" a  o# J! A( A4 N0 z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)。
% ]$ c0 O& U; x2 r, q6 P) j 3 V: d- I1 x. a: p
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 g6 s# ?, n3 r* w

/ E4 w9 `% y% G, F+ U" u  X' @2 I7 ?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。
0 X- P% e9 W* x! C/ S* u4 S$ |* }! ]* C- Z% i& f6 ?9 Z
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。
& p$ h( ]  X7 l: h% R2 W7 i- [( f! ~2 [/ Q& j% G' w( H

7 F! ?! s! K/ V* j0 n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)。. \9 V( s5 u+ ]6 |5 G

3 y" J$ u0 {; D1 |- Y. xPM方案在廣泛的輸入功率范圍內(nèi)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。
4 i* q5 g; W6 i& c; f) x, W6 A: r3 |) _$ d+ {
優(yōu)勢和應用
& X% G7 }+ ^, Y. W9 C提出的基于PTA的激活函數(shù)具有幾個優(yōu)勢:8 |0 v( n; R# q1 T# e) d- i
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。7 v8 g, W5 c# \" T0 q
2.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)。# s, A- w0 ?6 ?
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。! ?( @+ g, j* a4 H# K3 I; Y
4.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。1 W4 \3 |4 y8 Y: ~+ d& Y
$ R' s* u) ]9 T4 c2 q
這項技術的潛在應用包括:
3 I- x, \5 r0 m8 b8 i1.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。5 i- W2 l; M2 F
2.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)。6 A- w- i/ j+ V4 S% w/ \6 |
3.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。# ^, D  p$ V) d: e
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。; f2 \7 R  d. [$ ~- Y  K, O9 {/ j  x6 ^
, i' T( Z& s. c5 Y
結論
. ^5 s) O9 ?% Y! L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)。0 A; {3 _3 F" e& b

+ L1 ^4 A0 A) N" B, B6 z& c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。# |5 W2 L9 [  g5 e0 T6 z  i& m
& G- \. M/ C- @9 S8 X
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。
& Q  w' z. `+ n- f! L
: n+ c# f9 G# e+ C9 c/ W參考文獻$ {1 W$ }8 H, z. a9 Y! Y) @7 ^
[1] G. Sarantoglou, A. Bogris and C. Mesaritakis, "All-Optical, Reconfigurable, and Power Independent Neural Activation Function by Means of Phase Modulation," IEEE Journal of Quantum Electronics, vol. 60, no. 5, pp. 1-10, Oct. 2024, Art no. 8700206, doi: 10.1109/JQE.2024.3437353.
6 ~! X8 a- j5 a
2 e' f5 m" \# R1 A4 |1 p5 w: g& V' X

. a! D1 w4 j: Z# {0 i# x9 |: b- END -" H$ R+ Y! S5 C) V+ H, R, m, d- R6 \

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