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神經形態光子學

  • 作者：(美)保羅·R·普魯卡諾//伯文·J·夏斯特里|責編:劉曉明|譯者:王斌//魏源//臧春和//賀佳楠
  • 出版社：北京航空航天大學
  • ISBN：9787512441309
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：377
人民幣：RMB 169 元      售價：元
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內容大鋼
    《神經形態光子學》由院士作序推薦，匯聚知名專家深厚智慧與前沿洞察的權威之作，正式揭開下一代計算架構的神秘面紗。
    本書精準捕捉到了計算科學的未來脈搏。它深刻剖析了傳統馮·諾依曼架構的局限，並引領我們邁向以「神經形態計算」為核心的新時代。神經形態光子學這一跨界融合的結晶，將神經網路與光電子硬體完美同構，以高計算能力、超低延遲、綠色節能的卓越性能，重新定義了機器學習與信息處理的邊界。
    《神經形態光子學》不僅是一部詳盡的技術指南，更是一次思維與創新的碰撞。王斌博士及其團隊傾心翻譯，確保了內容的專業性與可讀性。Paul R.Prucnal與Bhavin J.Shastri兩位巨擘的原著，歷經多年深耕細作，凝聚了他們對這一領域的深刻理解與獨到見解。書中不僅深入剖析了神經形態計算系統的核心原理與工程實踐，還展望了其在新技術、新應用領域的廣闊前景，為研究者們提供了寶貴的思路與靈感。
作者介紹
(美)保羅·R·普魯卡諾//伯文·J·夏斯特里|責編:劉曉明|譯者:王斌//魏源//臧春和//賀佳楠
目錄
第1章  神經形態工程
  1.1  光子脈衝處理
  1.2  神經形態架構的技術平台
  1.3  新興光子平檯面臨的挑戰
  1.4  電腦光學簡史
    1.4.1  光學邏輯
    1.4.2  光學神經網路
    1.4.3  片上光網路
  1.5  應用領域
    1.5.1  實時射頻處理
    1.5.2  非線性規劃
  1.6  本書的結構
  1.7  參考文獻
第2章  脈衝處理和可激發性入門
  2.1  神經網路簡介
  2.2  脈衝神經網路
  2.3  脈衝神經元模型
  2.4  可激發性機制
  2.5  參考文獻
第3章  光子學入門
  3.1  波導
    3.1.1  彎曲波導
    3.1.2  波導耦合器
    3.1.3  干涉儀
    3.1.4  調製器
    3.1.5  復用
  3.2  光探測器
    3.2.1  光電二極體
    3.2.2  檢測雜訊
  3.3  光學諧振器
  3.4  激光器
    3.4.1  光物質相互作用
    3.4.2  ⅢⅤ平台
    3.4.3  激光動力學
  3.5  參考文獻
第4章  SOA動態的脈衝處理
  4.1  基於SOA的光子神經形態原語
  4.2  光波神經形態電路
    4.2.1  倉鴞聽覺定位演算法
    4.2.2  小龍蝦的翻尾逃逸反應
  4.3  參考文獻
第5章  用於統一尖峰脈衝處理的可激發激光器
  5.1  介紹
  5.2  動力學模型
  5.3  可激發激光系統
  5.4  結果
    5.4.1  可激發性
    5.4.2  時間模式識別
    5.4.3  穩定循環電路
  5.5  討論

  5.6  附錄
    5.6.1  光纖激光器模擬
    5.6.2  集成器件模擬
    5.6.3  可激發光纖環形激光腔
  5.7  參考文獻
第6章  作為可激發處理器的半導體光子器件
  6.1  兩端增益和SA可激發激光器
  6.2  半導體環和微盤激光器
    6.2.1  半導體環形激光器
    6.2.2  微盤激光器
  6.3  二維光子晶體納米腔
  6.4  諧振隧穿二極體光探測器和激光二極體
  6.5  具有延遲反饋的注入鎖定半導體激光器
  6.6  半導體激光器受到光反饋的影響
  6.7  極化反轉VCSEL
  6.8  參考文獻
第7章  硅光子學
  7.1  SOI波導
  7.2  片外耦合器
  7.3  調製器
  7.4  探測器
  7.5  混合激光源
  7.6  參考文獻
第8章  可重構模擬光子網路
  8.1  廣播和權重協議
  8.2  處理網路節點
    8.2.1  波分復用加權加法
    8.2.2  總功率檢測
    8.2.3  非線性電/光轉換
  8.3  廣播環路
  8.4  多重廣播環路
  8.5  討論
  8.6  總結
  8.7  參考文獻
第9章  光子權重庫
  9.1  演示
  9.2  MRR權重庫的控制
    9.2.1  設置和方法
    9.2.2  單通道連續控制
    9.2.3  多通道同步控制
  9.3  MRR通道間的相干效應
  9.4  光子權重庫的定量分析
    9.4.1  串擾權重功率代價指標
    9.4.2  權重庫通道限制
  9.5  WDM加權的數學描述
  9.6  可調諧波導器件的模擬技術
    9.6.1  廣義傳輸理論
    9.6.2  參數化傳輸模擬器
  9.7  附錄：高級權重庫設計
  9.8  附錄：基本微環特性

    9.8.1  光學表徵
    9.8.2  調諧效率
    9.8.3  故障表徵
    9.8.4  驅動器設計
  9.9  參考文獻
第10章  處理網路節點
  10.1  PNN的演示
  10.2  PNN的理論研究
    10.2.1  電子突觸
    10.2.2  激光神經元
    10.2.3  討論
  10.3  其他PNN的表述方式
    10.3.1  O/E/O PNNs的分類
    10.3.2  O/E/O和全光PNN的比較
    10.3.3  全光PNNs
  10.4  參考文獻
第11章  系統架構
  11.1  廣播和加權系統
    11.1.1  廣播拓撲
    11.1.2  加權並繼續的級聯庫
  11.2  延時動力學的權重庫控制
  11.3  小型光子神經網路
  11.4  多重廣播環路系統
    11.4.1  廣義介面PNN
    11.4.2  作為嵌入圖的多重廣播環路
    11.4.3  多重廣播環路嵌入到功能網路的映射
    11.4.4  功能網路到多重廣播環路嵌入的映射
    11.4.5  使用Nengo的設計實例
    11.4.6  一般系統的初步結構指南
  11.5  容錯性
  11.6  參考文獻
第12章  神經網路學習原理
  12.1  主成分分析（PCA）
    12.1.1  PCA的數學公式
    12.1.2  Oja定律
  12.2  獨立成分分析（ICA）
  12.3  使用STDP和IP的無監督學習
    12.3.1  突觸時間依賴性的可塑性
    12.3.2  內在可塑性
    12.3.3  使用SDTP和IP進行獨立成分分析
  12.4  光子學習電路的實驗進展
    12.4.1  光子PCA
    12.4.2  光子STDP
  12.5  參考文獻
第13章  光子儲層計算
  13.1  儲層計算
    13.1.1  線性分類器和儲層
    13.1.2  基於網路的儲層計算
    13.1.3  基於延遲的儲層計算
  13.2  光子儲層計算

    13.2.1  具有單個動態節點的儲層計算
    13.2.2  利用硅光子晶元進行儲層計算
  13.3  討論
  13.4  參考文獻
第14章  神經形態平台比較
  14.1  簡介
  14.2  技術比較
    14.2.1  電子和光子神經硬體架構
    14.2.2  速度：帶寬和延時
    14.2.3  功耗：能量和雜訊
    14.2.4  尺寸：器件密度和可擴展性
    14.2.5  網路：通道和拓撲限制
  14.3  參考文獻

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