Изменение пароля
Пользователь
anonymous
Текущий пароль
*
Новый пароль
*
Подтверждение
*
Запомнить меня
Забыли пароль?
Электронная библиотека (16+)
Впервые на сайте?
Вход
/
Регистрация
Национальный цифровой ресурс
Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 706774)
Для выхода нажмите Esc или
Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики
/
№1-2 2026
Особенности проектирования оптических дифракционных нейронных сетей (726,00 руб.)
0
0
Первый автор
Коновалова
Авторы
Попкова А.А., Балуян Т.Г., Федянин А.А.
Страниц
9
726,00р
ID
955494
Аннотация
В последнее время большое внимание уделяется поиску и реализации подходов, которые бы позволили повысить эффективность существующих методов вычислений или создать принципиально новые. Одним из перспективных направлений является переход от цифровых вычислительных схем к аналоговым, позволяющим на основе известных физических принципов проектировать высокопроизводительные специализированные архитектуры. В частности, физической системой, в которой можно реализовать структуру, аналогичную искусственной нейронной сети, является дифракционная нейронная сеть. Однако перенос вычислений на аналоговую платформу сопряжен с необходимостью точного подбора математической модели, адекватно учитывающей особенности физической реализации. В данной работе экспериментально тестируется корректность численного моделирования Фурье- дифракционной нейронной сети, а также численно исследуется влияние геометрии системы на точность итогового результата вычислений. DOI: 10. 7868/ S3034576626010138
Особенности проектирования оптических дифракционных нейронных сетей / A.В. Коновалова [и др.] // Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики .— 2026 .— №1-2 .— С. 96-104 .— URL: https://rucont.ru/efd/955494 (дата обращения: 13.09.2026)
Предпросмотр (выдержки из произведения)
Резюме документа
Облако ключевых слов *
* - вычисляется автоматически
Мы используем куки, чтобы сделать сайт удобней для вас.
Подробнее
Хорошо