A Microwave Photonic Neural Network Using Recurrent Multi-Frequency Single-Sideband Modulation in an Optical Fiber Loop
Notice bibliographique
Résumé
Taking advantage of the high speed and wide bandwidth of photonics, microwave photonics (MWP) is well-suited for high-speed signal processing. In this paper, we propose and experimentally demonstrate a novel microwave photonic neural network based on recurrent carrier-suppressed single sideband (CS-SSB) modulation implemented using an amplified optical fiber loop incorporating a dual-parallel Mach-Zehnder modulator (DP-MZM). We show that the matrix-vector multiplication (MVM) between the neurons and weights can be implemented by multi-tone CS-SSB modulation on multiple optical carriers. By using a programmable optical filter to introduce attenuations and control the powers of the sidebands, it is also possible to achieve the desired neuron biases. Multiple layers in a deep neural network are realized by recurrent CS-SSB modulation and programmable filtering in the optical fiber loop. The approach is evaluated experimentally. A 2-2-4 feedforward neural network at a computational speed of$30\times 10^{6}\text{MAC}/\mathrm{s}$(multiply-accumulate operations per second) is implemented to successfully tackle the task of 2-bit binary number recognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».