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用深度神经网络实现高精度纳米光子器件的光谱计算
邱维阳,何 成,郑根让,易巧玲
(中山职业技术学院,广东中山 528400)
摘要:作为一种数据驱动的研究方法,深度学习已改变了许多研究领域,如计算机视觉、自然语言处理,并已拓展至农业、航空航 天、医疗保险等传统行业。本研究基于深度学习这一数据驱动研究方法,开发了一个深度神经网络模型,用于快速光谱计算。仅使 用设计空间中一万亿分之一的样本来训练模型,但该模型以超高的精度预测了光谱,将完整数据集的均方根误差低至2.2%,对于 清洗后的数据集,均方根误差仅为1.3%,显示了深度学习在光学器件设计中的巨大潜力。
关键词:数据驱动;机器学习;深度学习;纳米光子学;超材料
基金项目:本研究得到了中山职业技术学院高层次人才科研启 动项目(KYG2203)、广东省教育厅科研项目(2020KTSCX333)和中山市社会公益与基础研究项目(2020B2056)的资助
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