光神經網絡英文解釋翻譯、光神經網絡的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 optical neural network

分詞翻譯：

光的英語翻譯：

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

神經網絡的英語翻譯：

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

專業解析

光神經網絡（Optical Neural Network, ONN）是一種利用光學元件（如激光器、透鏡、波導和光電探測器）模拟生物神經網絡信息處理機制的計算架構。其核心原理是通過光的物理特性（如幹涉、衍射和非線性效應）替代傳統電子計算中的電信號傳輸與運算，實現高速并行數據處理。在漢英詞典視角下，“光神經網絡”可直譯為“Optical Neural Network”，其中“光”指代光學技術載體，“神經網絡”對應模拟人腦神經元連接的計算模型。

一、核心原理與技術構成

光神經網絡通過光子替代電子進行矩陣運算，利用光的波粒二象性實現高速并行計算。典型結構包含：

光學輸入層：将電信號轉換為光信號（如通過激光調制器）；
光學隱藏層：由空間光調制器（SLM）或光子集成電路（PIC）構建權重矩陣，通過光的幹涉/衍射實現乘加運算；
光電輸出層：用光電探測器将光信號還原為電信號輸出。

該架構顯著降低功耗（光子傳輸無電阻損耗），并突破電子芯片的時鐘頻率限制（光速傳輸特性），適用于實時圖像識别等場景《自然·光子學》期刊（Nature Photonics, vol. 11）。

二、性能優勢與學科交叉性

超低延遲：光速傳播使計算延遲降至皮秒級，較傳統GPU加速百倍；
高能效比：光子計算功耗可低至電子計算的千分之一（IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, vol. 26）；
多學科融合：結合光子學（光學器件設計）、材料學（非線性光學材料）及計算機科學（神經網絡算法），屬于前沿交叉領域《英漢計算機詞典》（科學出版社）。

三、應用場景與挑戰

應用領域：

醫學影像分析：如哈佛大學團隊開發的ONN系統，實現CT圖像腫瘤識别速度提升50倍（Science Advances, vol. 6）；
自動駕駛決策：光子處理器處理激光雷達點雲數據，響應時間縮短至微秒級。

技術瓶頸：

光學非線性激活函數實現困難（需開發新型相變材料）；
大規模光子集成電路制備良率低（矽光工藝成本高昂）。

四、權威定義參考

《英漢計算機詞典》（第三版）将光神經網絡定義為：“基于光學互連與光電轉換的類腦計算系統，利用光的物理屬性執行并行矩陣運算，突破馮·諾依曼架構瓶頸”。其技術演進被《中國光學》期刊收錄為“新一代人工智能基礎設施關鍵方向”（2023年綜述）。

網絡擴展解釋

光神經網絡（Optical Neural Network, ONN）是一種利用光學器件和光信號特性實現神經網絡功能的計算模型。以下是其核心要點：

1.基本定義

光神經網絡通過光的物理特性（如振幅、相位、頻率）進行信息傳輸和處理，替代傳統電子神經網絡中的電信號。其核心組件包括光神經元、光突觸器件以及激光器、光學調制器等光學元件。

2.核心優勢

超高速與低能耗：光速傳輸和并行處理能力顯著提升計算速度，同時降低能耗（如矩陣乘法可在光速下完成）。
并行處理能力：光的波分複用和空間傳播特性支持高密度并行運算，適合圖像處理等任務。
抗電磁幹擾：光信號不受電磁環境影響，穩定性更強。

3.應用場景

圖像識别：利用光的高速特性快速完成圖像處理。
加速計算：通過光學卷積（如4f系統）加速神經網絡推理。
替代電子神經網絡：未來可能在能耗敏感領域（如邊緣計算）替代傳統方案。

4.當前挑戰

硬件限制：現有光學器件體積較大，集成度低，且非線性光學元件實現複雜。
技術成熟度：光神經網絡仍處于研究階段，實際應用需突破材料和工藝瓶頸。

光神經網絡結合光學技術與人工智能，在速度、能耗和并行性上具有革命性潛力，但需進一步解決工程化難題。如需更詳細技術原理，可參考權威論文或光學計算領域的最新研究進展。