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GA-PNN: 基于遗传算法的光子神经网络硬件配置方法

1 论文核心概念

本文提出了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的高效硬件配置方法，用于解决光子神经网络（Photonic Neural Network, PNN）在芯片实现过程中由于组件不精确和累积误差导致的性能下降问题。该方法通过离线分解目标矩阵生成初始电压种群，并结合在线遗传算法迭代优化，实现对光子芯片的精确配置，显著提高了PNN的执行准确性和收敛效率。

2 论文内名词解释

• 光子神经网络（PNN, Photonic Neural Network）：利用光子器件（如MZI干涉仪）实现神经网络计算的一种硬件加速方案，具有高速度、低功耗等优势。

• 遗传算法（GA, Genetic Algorithm）：一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过选择、交叉、变异等操作迭代优化种群中的个体（此处为电压配置）。

  遗传算法的核心思想是模拟自然界的进化过程（物竞天择，适者生存），通过迭代来寻找一个复杂问题的最优解。它的运行过程可以概括为以下几个核心步骤：

  1. 初始化种群

     • 随机生成一组初始的候选解，每个候选解被称为一个“个体”或“染色体”。
     • 这就像是第一代原始生物，多样性很高，但大多质量不高。