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光學圖像執行模板匹配，例如用于目標檢測和追蹤。雖然這個想法代表了現代CNN的卷積塊的光學實現的重要一步，但使用單個內核的卷積非常具有限制性。CNN通常在其每一層中同時使用許多內核進行卷積。為了解決這種差異，可以調整經典的傅立葉光學裝置以在光學中實現并行卷積并模擬單個CNN塊的功能(見圖1)。因此，近年來在實現與現代CNN緊密匹配的光學計算能力方面取得了快速進展。然而，傅立葉光學方法的一些剩余挑戰包括實現光學非線性激活函數的難度以及相對于光子電路的大型器件外形。前一個挑戰可以使用混合光電子計算方法解決，再次使電光轉換過程的效率成為主要瓶頸(盡管高度集成的節能光電子學具有可以解決這種高效轉換的潛力 ...
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