研究目的
研究利用人工神经网络对纳米光子光栅进行逆向设计，以高效实现所需的电磁响应。
研究成果
人工神经网络能够精确解决纳米光子光栅的逆向设计问题，预测反射光谱与目标光谱的高度吻合证实了这一点。该研究推动了深度学习算法在纳米光子器件设计中的应用。
研究不足
该论文未明确提及本研究的局限性。
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山 (2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 基于人工神经网络的纳米光栅按需设计
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山 (2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 基于人工神经网络的纳米光栅按需设计
DOI：10.1109/ICOCN.2019.8933941
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
纳米光子结构的设计依赖于求解麦克斯韦方程并扫描参数以获得所需特性。而逆向问题——从所需的电磁响应中反推合适的参数——仍具挑战性且耗时。本文报道了利用循环神经网络实现光子光栅的按需设计。通过反向传播神经网络模型，我们证明可以设计并优化具有预设响应的纳米光子光栅。期待这项工作能推动深度学习算法在纳米光子器件设计中的应用。
作者：
Beihua Fang，Yuanfu Lu，Linfeng Yang，Guangyuan Li
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