1 福州大学 先进制造学院,福建 泉州 362200
2 中国科学院 福建物质结构研究所,福建 福州 350002
3 中国福建光电信息科学与技术创新实验室(闽都创新实验室),福建 福州 350108
针对目前小样本学习方法易过拟合、跨域泛化能力不足等问题,受启发于储备池计算不依赖于训练而缓解过拟合的特性,提出了一种基于储备池计算的小样本学习方法(Reservoir Computing based Network for Few-shot Image Classification,RCFIC)。整个方法由特征提取模块、特征增强模块和分类器模块构成。特征增强模块由储备池模块和基于储备池的注意力机制构成,分别对特征提取网络的特征进行通道级增强和像素级增强,同时联合余弦分类器促使网络学习具有高类间方差、低类内方差特性的特征分布。实验结果表明,本文算法在Cifar-FS、FC100、Mini-ImageNet等数据集上的分类精度至少比现有方法高1.07%,在从Mini-ImageNet到CUB-200的跨域场景设置下的分类精度优于次优方法1.77%。同时,消融实验验证了RCFIC的有效性。所提方法泛化性强,能够有效缓解小样本图像分类中的过拟合问题并在一定程度上解决跨域问题。
小样本学习 储备池计算 注意力机制 特征增强 图像分类 few-shot learning reservoir computing attention mechanism feature enhancement image classification
1 清华大学精密仪器系,北京 100084
2 光子测控技术教育部重点实验室,北京 100084
随着人工智能技术的飞速发展与广泛应用,人们对计算资源的需求日益增长,面对电子摩尔定律所遇到的原理性瓶颈,光子以高传输速度、高并行度等优势成为研究人员心目中的下一代计算机载体之一。近年来的研究工作显示,激光谐振腔内许多有趣的物理现象和复杂的动态演化过程能够被用于各种各样的数据处理与计算任务,极大地拓展了激光器的应用范围。在这篇综述中,笔者对基于激光谐振腔的智能光子计算的研究进展进行了集中的介绍与梳理,主要内容涵盖利用激光腔内的混沌过程辅助光电强化学习、利用光反馈激光器的非线性信号变换构建光电储备池网络,以及利用激光网络向稳定振荡状态的自发演化求解组合优化问题。在介绍相关最新进展之余,笔者分析讨论了智能激光计算系统面临的挑战,并对其未来的发展趋势进行了展望。
光计算 激光器 人工智能 光电强化学习 光电储备池计算 光学伊辛机 中国激光
2023, 50(11): 1101002
1 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室,山西 太原 030024
2 太原理工大学物理与光电工程学院,山西 太原 030024
3 广东省信息光子技术重点实验室,广东 广州 510006
4 广东工业大学信息工程学院,广东 广州 510006
为解决传统混沌同步通信中因收发双方参数难以完全匹配而导致的同步系数较小的问题,本文提出了一种基于储备池计算的激光混沌同步保密通信方法。利用混沌加密信号和部分混沌载波信号对储备池进行训练,使之与发送方同步,实现保密通信;进一步,利用交叉预测算法来降低储备池的预测误差,消除了同步误差积累效应,实现了长期预测与同步通信。此外,本文还探究了系统的同步与通信性能,得到了系统能在保证安全度的前提下实现同步系数为99.90%的高质量混沌同步与通信的结论。仿真结果表明混沌载波的预测均方误差可达10-4量级,通信误码率可达10-9量级。最后,通过图像通信仿真实验验证了本系统的可行性。
光通信 混沌同步 储备池计算 交叉预测算法 中国激光
2022, 49(18): 1806001
光子学报
2021, 50(10): 1020002
1 上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室, 上海 200072
2 上海大学通信与信息工程学院, 上海 200072
储备池计算是一种适合处理时序信号的简单高效的机器学习算法。相比在传统电子计算机上用软件实现的方式, 储备池计算在光器件上的实现方式将更有利于超高速和超低功耗的信息处理。介绍了储备池计算的基本原理, 从输入层、储备池和输出层三个方面介绍了储备池计算硬件实现方案的研究进展, 指出了储备池计算硬件实现方案发展中存在的问题, 并展望了其未来发展趋势。
光电子学 光信息处理 递归神经网络 储备池计算 非线性动力学系统 掩模 激光与光电子学进展
2017, 54(8): 080005
内蒙古师范大学物理与电子信息学院, 内蒙古 呼和浩特 010022
储备池计算是一种高效处理时间信号的仿生学研究方法。储备池计算的框架是由非线性周期性动力系统加上输入层和输出层构成。储备池计算有很多种可能的实现方法。主要介绍的是基于单个非线性节点加延迟反馈线体系结构的光电储备池。介绍了储备池工作原理和光电储备池模型,以及模拟输入端和模拟输出端的最新研究进展,论述了其未来的研究趋势。
光电子学 储备池计算 光电储备池 非线性 延迟反馈 输入 输出 激光与光电子学进展
2015, 52(3): 030005
大连理工大学信息与通信工程学院 光通信与信息光子技术实验室, 辽宁 大连 116023
混沌光子储备池计算是一种利用光混沌系统作为储备池实现信息处理的新技术,具有处理速度快、计算容量大、物理实现简单等优点,在未来光子计算机、智能信息处理等领域有广阔的应用前景。详细介绍了混沌光子储备池计算的概念、原理、实现过程和实现方案,比较了各种实现方案的优缺点。总结了目前混沌光子储备池计算中一些有待解决的问题,展望了混沌光子储备池计算的未来发展趋势。
光计算 光信息处理 储备池计算 神经网络 混沌激光 激光与光电子学进展
2013, 50(3): 030003