衍射神经网络中的相干性意识
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了衍射神经网络在不同空间相干性条件下性能变化的问题。通过提出一种普遍的训练框架，研究了在特定空间和时间相干性下优化网络的潜力，并介绍了具有增强适应性的非相干网络概念。研究结果为在实际应用中使用全光神经网络铺平了道路，充分利用自然光进行计算处理。
光学超振荡衍射神经网络（SODNN）是一种新的超分辨成像技术，能够实现超越衍射极限的空间分辨率。SODNN利用衍射层和非线性成像样本或生物传感器，产生超分辨焦点，具有长景深和无副瓣。该技术还能够实现多波长和多焦点斑点阵列，避免色差问题。这项研究将推动智能光学仪器的发展，促进成像、传感和感知等应用。
