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神經形態光子學 版權信息
- ISBN：9787512441309
- 條形碼：9787512441309 ; 978-7-5124-4130-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
神經形態光子學 本書特色
《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，并引領我們邁向以“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，將神經網絡與光電子硬件完美同構，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。 此書不僅是神經形態光子學研究者的經典，也是光子學、神經科學、計算機科學等領域學者的寶貴參考。它如同一座橋梁，連接著理論與實踐，過去與未來，為推動神經形態光子學乃至整個計算科學的發展貢獻著不可估量的力量。 我們誠摯邀請每一位對科技前沿充滿好奇與熱情的讀者，一同翻開《神經形態光子學》的篇章，共同見證并參與這場計算領域的革命性變革！
神經形態光子學 內容簡介
《神經形態光子學》一書對神經形態計算（類腦計算）系統和工程及相關概念作了詳盡介紹，充分闡釋了這一技術如何將機器學習和人工智能算法以及反映其分布性質的硬件進行匹配，并對相關的概念、理論、方法進行了深入分析。
神經形態光子學 目錄
第1章神經形態工程11.1光子脈沖處理51.2神經形態架構的技術平臺61.3新興光子平臺面臨的挑戰81.4計算機光學簡史81.4.1光學邏輯81.4.2光學神經網絡91.4.3片上光網絡101.5應用領域101.5.1實時射頻處理111.5.2非線性規劃121.6本書的結構131.7參考文獻14第2章脈沖處理和可激發性入門23第1章神經形態工程11.1光子脈沖處理51.2神經形態架構的技術平臺61.3新興光子平臺面臨的挑戰81.4計算機光學簡史81.4.1光學邏輯81.4.2光學神經網絡91.4.3片上光網絡101.5應用領域101.5.1實時射頻處理111.5.2非線性規劃121.6本書的結構131.7參考文獻14第2章脈沖處理和可激發性入門232.1神經網絡簡介232.2脈沖神經網絡252.3脈沖神經元模型282.4可激發性機制302.5參考文獻34第3章光子學入門383.1波導383.1.1彎曲波導403.1.2波導耦合器403.1.3干涉儀423.1.4調制器433.1.5復用443.2光探測器453.2.1光電二極管463.2.2檢測噪聲483.3光學諧振器503.4激光器553.4.1光物質相互作用553.4.2ⅢⅤ平臺593.4.3激光動力學603.5參考文獻62第4章SOA動態的脈沖處理654.1基于SOA的光子神經形態原語654.2光波神經形態電路694.2.1倉鸮聽覺定位算法694.2.2小龍蝦的翻尾逃逸反應714.3參考文獻73第5章用于統一尖峰脈沖處理的可激發激光器765.1介紹765.2動力學模型785.3可激發激光系統815.4結果845.4.1可激發性845.4.2時間模式識別875.4.3穩定循環電路895.5討論895.6附錄905.6.1光纖激光器仿真905.6.2集成器件仿真925.6.3可激發光纖環形激光腔945.7參考文獻94第6章作為可激發處理器的半導體光子器件1006.1兩端增益和SA可激發激光器1016.2半導體環和微盤激光器1066.2.1半導體環形激光器1066.2.2微盤激光器1106.3二維光子晶體納米腔1156.4諧振隧穿二極管光探測器和激光二極管1216.5具有延遲反饋的注入鎖定半導體激光器1276.6半導體激光器受到光反饋的影響1306.7極化反轉VCSEL1346.8參考文獻137第7章硅光子學1477.1SOI波導1487.2片外耦合器1507.3調制器1557.4探測器1577.5混合激光源1597.6參考文獻161第8章可重構模擬光子網絡1688.1廣播和權重協議1698.2處理網絡節點1698.2.1波分復用加權加法1718.2.2總功率檢測1728.2.3非線性電/光轉換1738.3廣播環路1748.4多重廣播環路1768.5討論1808.6總結1818.7參考文獻182第9章光子權重庫1859.1演示1889.2MRR權重庫的控制1909.2.1設置和方法1909.2.2單通道連續控制1929.2.3多通道同步控制1959.3MRR通道間的相干效應2009.4光子權重庫的定量分析2039.4.1串擾權重功率代價指標2049.4.2權重庫通道限制2079.5WDM加權的數學描述2099.6可調諧波導器件的仿真技術2109.6.1廣義傳輸理論2119.6.2參數化傳輸模擬器2159.7附錄： 高級權重庫設計2169.8附錄： 基本微環特性2179.8.1光學表征2189.8.2調諧效率2199.8.3故障表征2199.8.4驅動器設計2209.9參考文獻221第10章處理網絡節點22610.1PNN的演示22610.2PNN的理論研究23110.2.1電子突觸23410.2.2激光神經元23610.2.3討論23810.3其他PNN的表述方式23910.3.1O/E/O PNNs的分類23910.3.2O/E/O和全光PNN的比較24110.3.3全光PNNs24210.4參考文獻245第11章系統架構25111.1廣播和加權系統25111.1.1廣播拓撲25111.1.2加權并繼續的級聯庫25311.2延時動力學的權重庫控制25511.3小型光子神經網絡25811.4多重廣播環路系統26011.4.1廣義接口PNN26111.4.2作為嵌入圖的多重廣播環路26211.4.3多重廣播環路嵌入到功能網絡的映射26411.4.4功能網絡到多重廣播環路嵌入的映射26411.4.5使用Nengo的設計實例26711.4.6一般系統的初步結構指南26811.5容錯性27011.6參考文獻272第12章神經網絡學習原理27512.1主成分分析（PCA）27612.1.1PCA的數學公式27612.1.2Oja定律27812.2獨立成分分析（ICA）27912.3使用STDP和IP的無監督學習28312.3.1突觸時間依賴性的可塑性28312.3.2內在可塑性28412.3.3使用SDTP和IP進行獨立成分分析28412.4光子學習電路的實驗進展28612.4.1光子PCA28612.4.2光子STDP28812.5參考文獻292第13章光子儲層計算29713.1儲層計算29713.1.1線性分類器和儲層29813.1.2基于網絡的儲層計算30013.1.3基于延遲的儲層計算30213.2光子儲層計算30613.2.1具有單個動態節點的儲層計算30713.2.2利用硅光子芯片進行儲層計算31113.3討論31413.4參考文獻315第14章神經形態平臺比較32014.1簡介32014.2技術比較32214.2.1電子和光子神經硬件架構32314.2.2速度： 帶寬和延時32614.2.3功耗： 能量和噪聲32914.2.4尺寸： 器件密度和可擴展性33314.2.5網絡： 通道和拓撲限制33414.3參考文獻336
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神經形態光子學 作者簡介
Paul R. Prucnal，普林斯頓大學電氣工程教授，光通信與光子技術領域的杰出學者。他在光碼分多址及自路由光子交換領域貢獻卓越，開創研究新紀元，引領超千篇論文發表。其發明的太赫茲光學非對稱解復用器，革新了高速光開關技術。作為多部重要著作的編輯及作者，他擁有豐富學術成果與專利，榮獲OSA與IEEE會士稱號，及多項榮譽獎章，彰顯了他在光子交換與光網絡領域的領軍地位。 Bhavin J. Shastri，電氣工程博士，畢業于加拿大麥吉爾大學，現任普林斯頓大學副研究員。他的研究跨越了超越CMOS與摩爾定律的設備、光子技術、神經形態計算等多個前沿領域，貢獻卓著。作為IEEE與OSA成員，他榮獲多項國際研究獎項，包括班廷博士后獎學金、阿姆布里奇獎等。沙斯特里博士不僅在學術上成就斐然，還積極參與學生組織，擔任麥吉爾大學OSA學生分會主席，展現了他的領導才能與團隊精神。 王斌，博士，F任光子集成（溫州）創新研究院常務副院長。獲得中科院科技成果轉化獎一等獎、北京市科學技術獎二等獎、2013年北京市科技新星、2014年北京市優秀青年人才、全國光電測量標準化委員會（TC487）委員、光學工程學會高級會員，Risc-V聯盟成員。
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