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基于无监督深度学习的超表面结构逆设计

近一个世纪以来,纳米级结构中的光-物质强相互作用有助于将光限制在亚波长范围内,为光学设计的打开了一条新思路。超表面结构(Metasurface)是这类新型纳米光子器件的重要一员,这些材料的实现导致了完美吸收、超分...

阅读:124, 收藏:02018-09-20

衍射深度神经网络的全光学机器学习

深度学习(Deep Learning)是近年来发展最快的机器学习(Machine Learning)方法之一,它在计算机中使用多层人工神经网络(Artificial Neural Networks)来数字化地学习数据、抽象,并执行高级任务,其性能相当甚至...

阅读:411, 收藏:02018-07-30

VISION 2018参展商将展示深度学习技术

用于通过神经网络识别车辆和计数的嵌入式视觉系统。图片来源:Neadvance。在VISION 2018展会中,深度学习技术已经成为目前的机器视觉方法的“补充和替代”。在不断增加的计算性能和方法上的突破的推动下,深度学习已...

阅读:1929, 收藏:02018-07-04

使用基于深度学习的自动对焦和自动对焦扩展全息成像景深

摘要全息照相仅以记录强度的形式对样品的三维信息进行编码。然而,为了从其全息图像解码还原出原始样本图像,需要进行自动聚焦和相位恢复,这对于数字化处理而言通常是复杂且耗时的。本文展示了一种基于卷积神经网络...

阅读:965, 收藏:02018-06-14

新光学芯片可实现高效“深度学习”

美国麻省理工学院(MIT)科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称,他们开发出一种全新的光学神经网络系统,能执行高度复杂的运算,从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。a,一般人造...

阅读:1244, 收藏:02017-06-14

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