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25
2026
-
03
光学逻辑卷积神经网络
作者：
华中科技大学 Jianji Dong、Hailong Zhou团队提出了一种光逻辑卷积神经网络（OLCNN）的概念。作者演示了一个1×3光逻辑卷积算子（OLCO）用于模式生成，并验证了其20 Gbit/s的高速计算能力。随后，作者实现了一个2×2 OLCO，用于执行三种类型的图像边缘提取。通过扩展，作者构建了一个3×3 OLCO，用于OLCNN，并在MNIST数据集上实现了四分类，平均测试准确率达到95.1%。通过将光逻辑器件与神经网络相结合，这项工作开创了一种面向人工智能的高速、高能效光硬件的逻辑驱动范式。
研究成果于 2026 年 2 月 27 日以题为“Optical logic convolutional neural network”发表在《Science Advances》上。
图1：OLCNN原理
图2：LNOI平台上基于OLCO的1×3光逻辑卷积的演示
图3：基于SOI平台的2×2 OLCO演示
图4：由 2×2 OLCO 执行的光逻辑卷积
图5：基于 3×3 OLCO 的 OLCNN
来源：optics光学世界
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