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【衍射】你該明白的全新數(shù)據(jù)挖掘,以外光學(xué)儀器數(shù)據(jù)挖掘:色散厚度機器學(xué)習(xí)

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放大字體  縮小字體    發(fā)布日期:2021-01-24  來源:儀器網(wǎng)  作者:Mr liao  瀏覽次數(shù):79
核心提示:我們簡介了一種可以進修的以外光學(xué)儀器色散厚度機器學(xué)習(xí)(D2NN)框架在功能強大崗位的直接色散層的基于厚度進修的其設(shè)計后來做到各種機能。我們通過建立3D讀取的D2NN來試驗說明了該組件的取得成功,這些D2NN研究會了做到書寫小數(shù)點分類法以及掃
我們簡介了一種可以進修的以外光學(xué)儀器色散厚度機器學(xué)習(xí)(D2NN)框架在功能強大崗位的直接色散層的基于厚度進修的其設(shè)計后來做到各種機能。我們通過建立3D讀取的D2NN來試驗說明了該組件的取得成功,這些D2NN研究會了做到書寫小數(shù)點分類法以及掃描攝像機在太赫茲光度之中的機能。 隨著既有不必要的3D讀取和其他刻蝕研發(fā)新方法以及空間內(nèi)紅光調(diào)制器,這種以外光學(xué)儀器厚度進修組件可以以相對論性督導(dǎo)各種繁復(fù)的機能基于電子計算機的機器學(xué)習(xí)可以做到,并將在以外光學(xué)圖像數(shù)據(jù)分析,形態(tài)檢查和某類分類法之中找尋應(yīng)用領(lǐng)域,還可以做到重新鏡頭其設(shè)計和光學(xué)儀器模塊,可以進修采用D2NN督導(dǎo)鮮明的戰(zhàn)斗任務(wù)。音頻:>://tw.YouTube.的網(wǎng)站/html?k=64vebcBGiUU書名:>://arxiv.消/ftp/arxiv/papers/1804/1804.08711.pageD2NN框架。 D2NN的方法學(xué)如圖1下圖。雖然D2NN可以通過采用多層色散顆粒以反射或折射方式也做到,但這里力求一般化,我們集中精力于在頂層帶有均增益采樣的巨觀反射因特網(wǎng),其類似為較厚光學(xué)元件。 在這種情況,D2NN的每一層通過其神經(jīng)細胞的增益最大值(即,反向)采樣肯尼迪航天中心的波前。 遵循Rayleigh安Sommerfeld色散方程組,可以將formula_D2NN層的每個神經(jīng)細胞視之為由不限光學(xué)儀器方式也分成的佩的二次光(23):(E)D2NN包含多個反射(或折射)層,其中formula_層上的每個點安插神經(jīng)細胞,帶有復(fù)值傳送(或折射)常數(shù)??梢圆捎煤穸冗M修來專業(yè)訓(xùn)練頂層的這些傳送/反射系數(shù),以進修并督導(dǎo)因特網(wǎng)的讀取和負(fù)載三角形間的機能。在這個進修階段性后來,D2NN其設(shè)計是通常的,一旦它被研發(fā)或3D讀取,它就以相對論性督導(dǎo)進修機能。我們專業(yè)訓(xùn)練并商業(yè)化地施行了兩種相同的D2NN:(C)書寫小數(shù)點權(quán)重和(B)掃描攝像機。 (G)描繪出D2NN與傳統(tǒng)文化機器學(xué)習(xí)間的非常?;诰抻^佩,D2NN對復(fù)值讀取開展加載,帶有整數(shù)錯誤項。 D2NN之中的值基于電磁輻射色散并且確切由當(dāng)初層采樣的增益和/或波幅的次級佩的巨觀介入。 “ο”就是指的是Hadamard新產(chǎn)品加載。(E,C)專業(yè)訓(xùn)練階段性落幕后,展現(xiàn)了書寫小數(shù)點權(quán)重和掃描攝像機D2NN的五個相同層(L1,L2,...,L5)的再次其設(shè)計。在傳輸層的每個元件的左邊,示出了附加的3D讀取的D2NN的相片。(E)示出了試驗THz設(shè)立的左圖(B)和相片(G)。濾波器/乘法器氨基酸用做導(dǎo)致0.4THz的連續(xù)波紫外線,并且混頻器/濾波器/乘法器氨基酸用做在因特網(wǎng)的負(fù)載三角形附近開展檢查。(E)3D讀取的D2NN基于因特網(wǎng)負(fù)載三角形上的10個相同的激光范圍取得成功地對手寫輸入小數(shù)點(0,1,...,9)開展分類法,每個激光范圍相異于一個小數(shù)點。 作為下面,示出了用做手寫輸入“5”的3D讀取的D2NN的負(fù)載圖形,其中白色方格立方體指出每個小數(shù)點的專業(yè)訓(xùn)練的激光范圍。我們的試驗結(jié)果的其他例證也推測在所示S5之中。 (C)推測了我們的試驗結(jié)果的搞混乘積和總能量特有種比例,采用50個相同的3D讀取書寫小數(shù)點(即每個小數(shù)點5個),從小數(shù)點次測試取得成功的圖形之中可選擇。 (B)與(C)不同,相異在于它概括了我們對10,000個相同書寫小數(shù)點(每個小數(shù)點左右1,000個)的誤差次測試結(jié)果,做到了91.75%的分類法精度。(E)針對相同的讀取某類示出3D讀取攝像機D2NN的負(fù)載圖形:意即S意即,意即B意即,意即S意即和意即E意即。為了必須3D讀取小寫字母意即E意即,小寫字母略微修正,如附加圖形元件的右下角下圖。為了非常,還示成了相異于不同質(zhì)點的電磁輻射色散結(jié)果,而并未3D讀取的D2NN。(C)與(E)之中不同,相異在于讀取質(zhì)點是厚度為1mm,2mm和3mm的魚眼。 (B)D2NN可以在其負(fù)載三角形附近驗證1.8厚度的線寬。 (G)采用在3D讀取因特網(wǎng)年前成像的3毫米魚眼,我們檢驗化學(xué)D2NN的做工作為旋轉(zhuǎn)軸英哩的表達式。對于因特網(wǎng)讀取三角形上的四個相同一段距離,即P1安P3,(G)和(C)之中的P0,我們得到了不同3mm魚眼的相當(dāng)類似的負(fù)載圖形。辨認(rèn)出3D讀取因特網(wǎng)對于返回讀取三角形左右12 厚度的齒輪散焦很強勁。
 
 
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