光神经网络英文解释翻译、光神经网络的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 optical neural network

分词翻译：

光的英语翻译：

light; ray; honour; merely; naked; scenery; smooth
【化】 light
【医】 light; phot-; photo-

神经网络的英语翻译：

【计】 nerve net; neural net
【化】 neural network

专业解析

光神经网络（Optical Neural Network, ONN）是一种利用光学元件（如激光器、透镜、波导和光电探测器）模拟生物神经网络信息处理机制的计算架构。其核心原理是通过光的物理特性（如干涉、衍射和非线性效应）替代传统电子计算中的电信号传输与运算，实现高速并行数据处理。在汉英词典视角下，“光神经网络”可直译为“Optical Neural Network”，其中“光”指代光学技术载体，“神经网络”对应模拟人脑神经元连接的计算模型。

一、核心原理与技术构成

光神经网络通过光子替代电子进行矩阵运算，利用光的波粒二象性实现高速并行计算。典型结构包含：

光学输入层：将电信号转换为光信号（如通过激光调制器）；
光学隐藏层：由空间光调制器（SLM）或光子集成电路（PIC）构建权重矩阵，通过光的干涉/衍射实现乘加运算；
光电输出层：用光电探测器将光信号还原为电信号输出。

该架构显著降低功耗（光子传输无电阻损耗），并突破电子芯片的时钟频率限制（光速传输特性），适用于实时图像识别等场景《自然·光子学》期刊（Nature Photonics, vol. 11）。

二、性能优势与学科交叉性

超低延迟：光速传播使计算延迟降至皮秒级，较传统GPU加速百倍；
高能效比：光子计算功耗可低至电子计算的千分之一（IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, vol. 26）；
多学科融合：结合光子学（光学器件设计）、材料学（非线性光学材料）及计算机科学（神经网络算法），属于前沿交叉领域《英汉计算机词典》（科学出版社）。

三、应用场景与挑战

应用领域：

医学影像分析：如哈佛大学团队开发的ONN系统，实现CT图像肿瘤识别速度提升50倍（Science Advances, vol. 6）；
自动驾驶决策：光子处理器处理激光雷达点云数据，响应时间缩短至微秒级。

技术瓶颈：

光学非线性激活函数实现困难（需开发新型相变材料）；
大规模光子集成电路制备良率低（硅光工艺成本高昂）。

四、权威定义参考

《英汉计算机词典》（第三版）将光神经网络定义为：“基于光学互连与光电转换的类脑计算系统，利用光的物理属性执行并行矩阵运算，突破冯·诺依曼架构瓶颈”。其技术演进被《中国光学》期刊收录为“新一代人工智能基础设施关键方向”（2023年综述）。

网络扩展解释

光神经网络（Optical Neural Network, ONN）是一种利用光学器件和光信号特性实现神经网络功能的计算模型。以下是其核心要点：

1.基本定义

光神经网络通过光的物理特性（如振幅、相位、频率）进行信息传输和处理，替代传统电子神经网络中的电信号。其核心组件包括光神经元、光突触器件以及激光器、光学调制器等光学元件。

2.核心优势

超高速与低能耗：光速传输和并行处理能力显著提升计算速度，同时降低能耗（如矩阵乘法可在光速下完成）。
并行处理能力：光的波分复用和空间传播特性支持高密度并行运算，适合图像处理等任务。
抗电磁干扰：光信号不受电磁环境影响，稳定性更强。

3.应用场景

图像识别：利用光的高速特性快速完成图像处理。
加速计算：通过光学卷积（如4f系统）加速神经网络推理。
替代电子神经网络：未来可能在能耗敏感领域（如边缘计算）替代传统方案。

4.当前挑战

硬件限制：现有光学器件体积较大，集成度低，且非线性光学元件实现复杂。
技术成熟度：光神经网络仍处于研究阶段，实际应用需突破材料和工艺瓶颈。

光神经网络结合光学技术与人工智能，在速度、能耗和并行性上具有革命性潜力，但需进一步解决工程化难题。如需更详细技术原理，可参考权威论文或光学计算领域的最新研究进展。