We demonstrate transfer learning-assisted neural network models for optical matrix multipliers with scarce measurement data. Our approach uses <10\% of experimental data needed for best performance and outperforms analytical models for a Mach-Zehnder interferometer mesh.
翻译：我们用稀缺的测量数据展示光学矩阵乘数的转移学习辅助神经网络模型,我们的方法是使用最佳性能所需的实验数据<10 ⁇,并优于Mach-Zehnder干涉仪网格的分析模型。
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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议，是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列，由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来，模型涵盖了建模的各个方面，从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景，包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛，参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会，并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。
官网链接：http://www.modelsconference.org/
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