Experimental Demonstration of Imperfection-Agnostic Local Learning Rules on Photonic Neural Networks with Mach-Zehnder Interferometric Meshes ...

Srouji, Luis El ; On, Mehmet Berkay ; et al.

arXiv, 2024

report

Mach-Zehnder Interferometric meshes are attractive for low-loss photonic matrix multiplication but are challenging to program. Using least-squares optimization of directional derivatives, we experimentally demonstrate that desired matrix updates can be implemented agnostic to hardware imperfections. \c{opyright} 2024 The Author(s) ...

Titel:	Experimental Demonstration of Imperfection-Agnostic Local Learning Rules on Photonic Neural Networks with Mach-Zehnder Interferometric Meshes ...
Autor/in / Beteiligte Person:	Srouji, Luis El ; On, Mehmet Berkay ; Lee, Yun-Jhu ; Abdelghany, Mahmoud ; Yoo, S. J. Ben
Link:	https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.03564 https://arxiv.org/abs/2401.03564
Veröffentlichung:	arXiv, 2024
Medientyp:	report
DOI:	10.48550/arxiv.2401.03564
Schlagwort:	Optics physics.optics Systems and Control eess.SY FOS Physical sciences FOS Electrical engineering, electronic engineering, information engineering
Sonstiges:	Nachgewiesen in: BASE Sprachen: unknown Collection: DataCite Metadata Store (German National Library of Science and Technology) Document Type: report ; article in journal/newspaper Language: unknown Rights: Creative Commons Attribution 4.0 International ; https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode ; cc-by-4.0

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