Photonic integrated circuits are facilitating the development of optical neural networks, which have the potential to be both faster and more energy efficient than their electronic counterparts since optical signals are especially well-suited for implementing matrix multiplications. However, accurate programming of photonic chips for optical matrix multiplication remains a difficult challenge. Here, we describe both simple analytical models and data-driven models for offline training of optical matrix multipliers. We train and evaluate the models using experimental data obtained from a fabricated chip featuring a Mach-Zehnder interferometer mesh implementing 3-by-3 matrix multiplication. The neural network-based models outperform the simple physics-based models in terms of prediction error. Furthermore, the neural network models are also able to predict the spectral variations in the matrix weights for up to 100 frequency channels covering the C-band. The use of neural network models for programming the chip for optical matrix multiplication yields increased performance on multiple machine learning tasks.


翻译:光学综合电路正在推动光学神经网络的发展,这些光学神经网络有可能比电子神经网络更快、更节能,因为光学信号特别适合于执行矩阵乘法;然而,光学矩阵乘法光学芯片的准确编程仍是一个困难的挑战;在这里,我们描述了光学矩阵乘数离线培训的简单分析模型和数据驱动模型;我们利用一个编造芯片获得的实验数据对模型进行训练和评价,该芯片是Mach-Zehnder干涉仪网格,用于实施3x3矩阵乘法乘法;以神经网络为基础的模型在预测错误方面超过了简单的物理模型;此外,神经网络模型还能够预测覆盖C波段100个频率频道的矩阵重量的光谱变化;使用神经网络模型来规划光学矩阵乘法芯,提高了多机学习任务的性能。</s>

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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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