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摘要：本发明涉及光子神经网络领域，公开了光学神经网络训练方法、装置、设备和介质、光学神经网络芯片，包括步骤S11、在当前磁场状态下，将训练图像的光学信号传输经过光学神经网络的超表面结构，模拟对训练图像的光学权重参数；超表面结构的特性参数由磁场调控；步骤S12、将光学信号传输至激活层，并使激活层根据光学权重参数模拟神经网络的激活函数；步骤S13、确定与训练图像对应的输出结果与期望输出结果的输出误差；步骤S14、根据输出误差调整网络参数；步骤S15、调整磁场以改变神经网络的偏振通道，并进入S11，得到不同偏振通道下的神经网络。本发明可动态调整的光学神经网络以满足多种不同任务的需求，提升灵活性和适应性。
主权项：1.一种光学神经网络训练方法，其特征在于，包括：步骤S11、在当前磁场状态下，将训练图像的光学信号传输经过光学神经网络中的超表面结构，模拟对所述训练图像的光学权重参数；所述超表面结构的特性参数由磁场调控；步骤S12、将经过所述超表面结构的光学信号传输至激活层，并使所述激活层根据所述光学权重参数模拟所述光学神经网络的激活函数；步骤S13、确定与所述训练图像对应的输出结果与期望输出结果的输出误差，所述输出结果由经过所述激活函数的光学信号传输至输出层上时由所述输出层输出；步骤S14、当所述输出误差不满足目标输出误差要求，根据所述输出误差调整网络参数，直至达到预设结束条件；所述网络参数包括所述光学权重参数；步骤S15、调整所述磁场以改变所述光学神经网络的偏振通道，并进入步骤S11，得到不同偏振通道下的所述光学神经网络。
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百度查询： 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 光学神经网络训练方法、装置、设备和介质、光学神经网络芯片
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