【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光芯片领域，具体涉及一种衍射神经网络以及三维衍射神经网络。
技术介绍
1、随着光学技术和超材料研究的发展，人们开展了各种利用光学结构模拟神经网络的研究，也就是光神经网络。其中，衍射光学神经网络(diffractive opticalneuralnetworks,donn)作为光神经网络中的一种代表，其将光作为信息介质，并利用光的衍射来实现对于信息的运算处理，从而执行其在训练时所匹配的任务。
2、现有技术中，采用相变材料作为可重构衍射神经网络的衍射层已经取得了一定的成果，相变材料在外界条件的刺激下可以实现非晶态和晶态两种状态的切换，从而实现对相变材料的等效折射率的调控。在对可重构衍射神经网络进行训练，或当需要采用可重构衍射神经网络处理多个不同的光计算任务时，需要对可重构衍射神经网络的衍射层中的多个相变材料进行调控，以满足不同的需求。但在现有的通过高倍显微物镜对相变材料进行调控的方法中，若想实现对多个不同位置的相变材料进行调控，则需要控制高倍显微物镜进行平移、旋转，使高倍显微物镜能够依次对每个相变材料进行调控，以完成对所有相变材料的调控，这种调控方式所花费的时间长、调控效率低下，使得可重构衍射神经网络的训练时间长，且处理包含多种不同任务的大型光计算任务时间长，严重影响光计算的效率。
技术实现思路
1、本申请的一个目的在于提出一种衍射神经网络以及三维衍射神经网络，能够实现对衍射神经网络和三维衍射神经网络中基于相变材料构成的衍射层的高效并行调控，提高了衍射神经网络和三
2、根据本申请实施例的一方面，公开了一种衍射神经网络，所述衍射神经网络包括：输入端口、衍射系统和输出端口；
3、其中，所述输入端口用于接收输入光，并将所述输入光引导至所述衍射系统；
4、所述衍射系统包括衍射层和聚焦光控系统；所述衍射层包括超表面，所述超表面用于对所述输入光进行调制；所述超表面包括至少两个基于相变材料的可重构微纳单元；
5、所述聚焦光控系统用于通过控制激光对所述衍射层中的相变材料进行相变调控；
6、所述输出端口用于接收来自经所述聚焦光控系统相变调控的衍射层的输出光，并将所述输出光发射至用于接收所述输出光的探测器阵列。
7、在本申请的一示例性实施例中，所述衍射层包括至少两层超表面，所述超表面沿光路传播方向依次间隔排列。
8、在本申请的一示例性实施例中，所述可重构微纳单元包括基底、微纳结构和间隔结构；
9、其中，所述微纳结构的材料为相变材料。
10、在本申请的一示例性实施例中，所述可重构微纳单元包括基底、微纳结构和间隔结构；
11、其中，所述间隔结构的材料为相变材料。
12、在本申请的一示例性实施例中，所述衍射层设置在所述聚焦光控系统的一倍焦距处。
13、在本申请的一示例性实施例中，所述聚焦光控系统为多焦点聚焦光控系统，或单焦点聚焦光控系统。
14、在本申请的一示例性实施例中，所述多焦点聚焦光控系统包括相位调制模块和透镜模块；
15、所述相位调制模块用于对所述控制激光的波前进行调制，并将波前调制后的控制激光传输到所述透镜模块；
16、所述透镜模块用于将波前调制后的控制激光聚焦至所述衍射层的相变材料处。
17、在本申请的一示例性实施例中，所述相位调制模块为空间光调制器或数字微镜器件；
18、所述相位调制模块设置在所述透镜模块的入瞳处。
19、根据本申请实施例的另一方面，公开了一种三维衍射神经网络，所述三维衍射神经网络包括三维输入端口、三维衍射系统和三维输出端口；
20、其中，所述三维输入端口包括至少两个如上述任一项所述的输入端口；
21、所述三维衍射系统包括至少两个如上述任一项所述的衍射层；
22、所述三维衍射系统还包括至少两个如上述任一项所述的聚焦光控系统；
23、所述三维输出端口包括至少两个如上述任一项所述的输出端口。
24、在本申请的一示例性实施例中，所述聚焦光控系统和所述衍射层一一匹配；
25、所述衍射层设置在所述聚焦光控系统的一倍焦距处。
26、在本申请的一示例性实施例中，当所有所述聚焦光控系统的焦距相同时，所有所述聚焦光控系统不位于同一平面。
27、在本申请的一示例性实施例中，当所有所述聚焦光控系统的焦距不同时，所有所述聚焦光控系统位于同一平面。
28、本申请所提供的衍射神经网络包括：输入端口、衍射系统和输出端口；其中，所述输入端口用于接收输入光，并将所述输入光引导至所述衍射系统；所述衍射系统包括衍射层和聚焦光控系统；所述衍射层包括超表面，所述超表面用于对所述输入光进行调制；所述超表面包括至少两个基于相变材料的可重构微纳单元；所述聚焦光控系统用于通过控制激光对所述衍射层中的相变材料进行相变调控；所述输出端口用于接收来自经所述聚焦光控系统相变调控的衍射层的输出光，并将所述输出光发射至用于接收所述输出光的探测器阵列。本申请所提供的衍射神经网络及三维衍射神经网络，能够对基于相变材料的可重构微纳单元进行独立且高效的并行相变调控，提升了衍射神经网络训练的效率，加快了处理光计算任务的速度。
29、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
30、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
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1.一种衍射神经网络，其特征在于，所述衍射神经网络包括：输入端口、衍射系统和输出端口；
2.根据权利要求1所述的衍射神经网络，其特征在于，所述衍射层包括至少两层超表面，所述超表面沿光路传播方向依次间隔排列。
3.根据权利要求1所述的衍射神经网络，其特征在于，所述可重构微纳单元包括基底、微纳结构和间隔结构；
4.根据权利要求1所述的衍射神经网络，其特征在于，所述可重构微纳单元包括基底、微纳结构和间隔结构；
5.根据权利要求1所述的衍射神经网络，其特征在于，所述衍射层设置在所述聚焦光控系统的一倍焦距处。
6.根据权利要求1所述的衍射神经网络，其特征在于，所述聚焦光控系统为多焦点聚焦光控系统，或单焦点聚焦光控系统。
7.根据权利要求6所述的衍射神经网络，其特征在于，所述多焦点聚焦光控系统包括相位调制模块和透镜模块；
8.根据权利要求7所述的衍射神经网络，其特征在于，所述相位调制模块为空间光调制器或数字微镜器件；
9.一种三维衍射神经网络，其特征在于，所述三维衍射神经网络包括三维输入端口、三维
10.根据权利要求9所述的三维衍射神经网络，其特征在于，所述聚焦光控系统和所述衍射层一一匹配；
...【技术特征摘要】
1.一种衍射神经网络，其特征在于，所述衍射神经网络包括：输入端口、衍射系统和输出端口；
2.根据权利要求1所述的衍射神经网络，其特征在于，所述衍射层包括至少两层超表面，所述超表面沿光路传播方向依次间隔排列。
3.根据权利要求1所述的衍射神经网络，其特征在于，所述可重构微纳单元包括基底、微纳结构和间隔结构；
4.根据权利要求1所述的衍射神经网络，其特征在于，所述可重构微纳单元包括基底、微纳结构和间隔结构；
5.根据权利要求1所述的衍射神经网络，其特征在于，所述衍射层设置在所述聚焦光控系统的一倍焦距处。
【专利技术属性】
技术研发人员：郝成龙，
申请(专利权)人：深圳迈塔兰斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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