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使用转移学习的光基质乘数的数据有效建模
Data-efficient Modeling of Optical Matrix Multipliers Using Transfer Learning
论文作者
论文摘要
我们展示了具有稀缺测量数据的光学矩阵乘数的转移学习辅助神经网络模型。我们的方法使用<10 \％的最佳性能实验数据，并且在马赫德干涉仪网格上胜过分析模型。
We demonstrate transfer learning-assisted neural network models for optical matrix multipliers with scarce measurement data. Our approach uses <10\% of experimental data needed for best performance and outperforms analytical models for a Mach-Zehnder interferometer mesh.
