1樓：鄭水欽
最近寫了篇研究D2NN的文章，得到一些規律。
1.D2NN不會改變兩個光場的內積。因此對光場而言是乙個么正變換。
2.如果兩個輸出分布空間分離，那麼兩個輸入一定正交。
3.輸出光強分布的相似程度大於輸入面，兩個輸入的場相似程度。（如果是平面波照明圖案的話，就是這兩個圖案的相似係數）
根據這些規律，可以看出D2NN更適合應用於正交基。
我們利用這些規律可以用來設計D2NN實現兩組正交基之間的連線。因此設計模式轉換器和模分復用器。
[1811.03370] Orthogonality of Diffractive Deep Neural Networks
因此，我的看法是，這些規律意味著，D2NN適合面向光學正交模式的應用。
此外，希望那位認識Ozcan教授的匿名回答能不能私聊我，我很想知道他們組對我這篇文章的評價。
（當然，他們很可能沒看過這篇文章）
2樓：
認識的人在這個組，匿了。不談細節，說一點rumor。
這篇文章自己撤過一回稿，後來又投還是中了。賣點就在於「light of speed」，然而傳播速度不代表處理速度。
組裡的人自己坦誠就目前而言沒有任何應用可能。
Ozcan做光學出身的，人在EE系。這個工作本身還是個技術上的突破，和現在大家熱炒的神經網路沒什麼太大關係。
3樓：風子
意義重大！速度和能耗仍然是dn的兩大瓶頸，現在你的網路引數規模是多大，m級吧，g級怎麼樣？玩不動了吧？
D2NN真正把整個網路變成了乙個運算元，無論1個引數、1m個引數還是1g個引數，複雜度都是1，理論上不管多複雜的網路推斷成本都是乙個常量，這還不夠激動人心嗎？
4樓：
用光頻電磁波的傳播實現神經元之間的連線還是挺有新意的，目前其在手寫字型識別上的準確率似乎主要受限於3D列印誤差和光路準直上。
期待日後有人用THz自旋波實現下相關的神經網路推斷，用相位調製或振幅調製。
5樓：[已重置]
第一，這好像是個特殊結構的網路，並不具備解決通用問題的能力，其應用範圍受限；第二，這是個神經網路前向對映的硬體實現，目前沒有基於這個硬體結構完成訓練更新的能力，所以個人覺得其重要性低於其他基於硬體神經元結構的研究；第三，從理論上這個工作沒有什麼新的貢獻，更多是個材料和硬體的工作。至少從神經網路的理論上，這個工作沒啥意思。
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