Loading...

Novel Optical Implementations of Reservoir Computing with Single or Limited Number of Neurons

Boshgazi, Somayeh | 2019

1578 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 52449 (05)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Electrical Engineering
  6. Advisor(s): Mehrany, Khashayar; Memarian, Mohammad
  7. Abstract:
  8. Artificial neural networks are systems based on the brain’s functionality which in many cases are able to process highly complex computational tasks like speech recognition, image recognition ,and time series prediction. Due to the complexity of training algorithms in recurrent neural networks, reservoir computers have significant importance in machine learning.Due to low power consumption and crosstalk, high bandwidth and high-speed computing in optics, reservoir computing has proceeded to optical implementations. A reservoir computer consists of three layers: the input layer, reservoir, and output layer. A recurrent neural network is usually used as the reservoir in reservoir computers. Implementation of neurons in the reservoir layer can be physical or virtual. Physical implementations of reservoir computers usually use a large number of neurons. Thus, a recent idea in implementing reservoir computers is the use of time multiplexing approach and one nonlinear node and a delay line, in which neurons are connected virtually in the time domain. In hardware implementations of reservoir using this time multiplexing approach, the delay line is implemented by a long length of optical fiber, which is an obstacle to integration. Therefore, the main purpose of this thesis is to find a suitable alternative to an all-optical integrated circuit for reservoir computing. Our idea is to use a resonator instead of an optical fiber. The use of resonator causes fundamental differences in the architecture of the virtual neural network. In this thesis, we will investigate the differences between these two approaches and show the performance of our proposed structure in some standard tasks. The proposed architecture is shown to handle standard tasks while being much smaller
  9. Keywords:
  10. Optical Reservoir Computing ; Optical Neural Networks ; Reservoir Optical Implementation ; Integrated Neural Network ; Optical Resonators

 Digital Object List

 Bookmark

  • فهرست جدول‌ها
  • فهرست شکل‌ها
  • پیشگفتار
    • معرفی
    • کامپیوتر مخزنی
    • معماری کامپیوترهای مخزنی نوری
      • ویژگی‌ نورون
      • توپولوژی مخزن
      • ماتریس اتصالات لایه ورودی
      • الگوریتم یادگیری
    • پیاده‌سازی کامپیوترهای مخزنی نوری
    • جمع‌بندی پیشینه‌ی پژوهشی، تعریف صورت مساله و انگیزه‌ها
    • ساختار پایان‌نامه
  • کامپیوتر مخزنی با نورون‌های فیزیکی
    • معرفی
    • روابط ریاضی مخزن فیزیکی
    • مساله تشخیص سیگنال بدون نویز
      • توپولوژی چرخشی
      • توپولوژی آبشاری
      • نقش تعداد نورون
    • مساله ظرفیت حافظه
      • توپولوژی چرخشی
      • توپولوژی آبشاری
      • نقش تعداد نورون
    • مساله NARMA10
      • توپولوژی چرخشی
      • توپولوژی آبشاری
      • نقش تعداد نورون
    • مساله NARMA30
    • مساله یکسان‌سازی کانال غیرخطی
      • توپولوژی چرخشی
      • توپولوژی آبشاری
      • نقش تعداد نورون
    • خلاصه و نتیجه‌گیری
  • کامپیوتر مخزنی با نورون‌های مجازی
    • معرفی
    • روابط ریاضی شبکه مجازی تشکیل‌شده در مخزن مجازی
    • مخزن همزمان و غیرهمزمان
      • چند مثال از توپولوژی شبکه مجازی با تاخیرهای مختلف
    • مساله تشخیص سیگنال بدون نویز
    • مساله تشخیص سیگنال با نویز
    • مساله ظرفیت حافظه
    • مساله NARMA10
    • مساله یکسان‌سازی کانال غیرخطی
    • خلاصه و نتیجه‌گیری
  • مدل‌سازی تشدیدگر
    • معرفی
    • مدل‌سازی تشدیدگر فبری-‌پرو
      • حل تحلیلی تشدیدگر
      • شرایط داشتن پژواک در خروجی تشدیدگر
    • روابط تشدیدگر حلقوی
      • حل تحلیلی تشدیدگر
      • شرایط داشتن پژواک در خروجی تشدیدگر
  • پیاده‌سازی مخزن با استفاده از یک نورون و تشدیدگر
    • معرفی
    • شبکه مجازی معادل مخزن متشکل از یک نورون غیرخطی و تشدیدگر
    • پیاده‌سازی ناهمدوس مخزن با نورون غیرخطی
      • مساله تشخیص سیگنال
      • مساله NARMA10
      • مساله ظرفیت حافظه
      • مساله یکسان‌سازی کانال غیرخطی
    • مقایسه نتایج مخزن پیاده‌سازی‌شده با نتایج ساختارهای موجود
    • خلاصه و نتیجه‌گیری
  • نتیجه‌گیری و پیشنهادها
    • نتیجه‌گیری
    • پژوهش‌های آتی
  • منابع
  • واژه‌نامه فارسی به انگلیسی
  • پیاده‌سازی کامپیوتر مخزنی به صورت فیزیکی
    • معرفی شبکه‌های عصبی
      • مدل نورون
      • نورون چند ورودی
      • ساختار شبکه‌عصبی
      • انواع شبکه‌های عصبی
    • کامپیوتر مخزنی
      • ساختار کامپیوتر مخزنی
      • تعلیم و اعتبارسنجی کامپیوتر مخزنی
    • مساله‌های استاندارد در محاسبات مخزنی
      • مساله تشخیص سیگنال
      • مساله NARMA10
      • مساله یکسان‌سازی کانال غیرخطی
      • مساله ظرفیت حافظه
  • پیاده‌سازی مخزن با استفاده از نورون‌های مجازی
    • سیستم‌های بازخورد تاخیردار
    • استفاده از یک گره‌غیرخطی و خط تاخیر به عنوان مخزن
      • ورودی و فرآیند پوشش‌دهی
      • مخزن و اتصالات آن
...see more