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基于深度学习的超材料设计及光纤光束控制研究进展
罗仪豪 Luo Yihao, 张峻 Zhang Jun, 杜世银 Du Shiyin, 颜求泉 Yan Qiuquan, 赵泽宇 Zhao Zeyu, 陶梓隆 Tao Zilong, 周侗 Zhou Tong, 江天 Jiang Tian
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摘要与影响
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超材料设计和光纤光束控制是光场调控研究的两个重要议题。传统方法取得一定研究进展的同时,也面临着有效性和适应性的问题。为弥补传统方法的不足,研究者们尝试将深度学习方法应用于以上两个议题。介绍了基于深度学习进行超材料设计和光纤光束控制的近期研究工作。超材料设计方面,重点回顾了采用多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等经典神经网络模型的相关工作;光纤光束控制方面,主要介绍了典型的搜索方法与深度强化学习方法。基于深度学习进行超材料设计和光纤光束控制的方法,具有速度快和自动化程度高的优势,为光场调控集成化、智能化提供新思路。
逐年被引趋势
110
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关键指标
1
被引次数 · OpenAlex
0.06
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 84%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
115
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同,数值存在差异属正常。
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依据:摘要
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学术脉络
学科主题
材料 / 化学Metamaterials and Metasurfaces Applications
Orbital Angular Momentum in Optics · Neural Networks and Reservoir Computing
参考文献 115
Modèles connexionnistes de l'apprentissage
被引 191Yann LeCun, Françoise Fogelman Soulié · Intellectica Revue de l Association pour la Recherche Cognitive · 1987
On the importance of initialization and momentum in deep learning
被引 3,739Ilya Sutskever, James Martens, George E. Dahl · 2013
Learning representations by back-propagating errors
被引 31,855David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams · Nature · 1986
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引用本文 1
基于卷积神经网络图像分类的自动锁模光纤激光器
被引 6韩冬冬 Han Dongdong, 魏茜阳 Wei Xiyang, 李嬴 Li Ying · Acta Optica Sinica · 2025
按被引量排序,此处列出前 3 条