集成MZI阵列的深度学习

集成MZI阵列的深度学习是一种基于光学器件的深度学习方法，它利用光学器件中的干涉效应来实现深度神经网络（DNN）的计算。

MZI（Mach-Zehnder Interferometer）是一种常见的光学器件，它由两个分束器和两个反射器组成，可以将光束分成两个互相干涉的光路。当两个光路的光程差为整数倍的波长时，它们会相长干涉，当光程差为奇数倍的波长时，它们会相消干涉。

集成MZI阵列的深度学习方法将DNN中的神经元和权重表示为光的幅度和相位，使用MZI阵列来实现神经元之间的连接和计算。具体地，每个神经元被表示为一个MZI，它的两个输入分别对应于前一层神经元的输出和该神经元的权重，通过调整MZI中的相位差来实现加权和的计算，然后将结果传递给下一层神经元。

集成MZI阵列的深度学习方法具有高速、低功耗、并行计算等优点，可以在光学芯片上实现高效的深度学习。然而，它也存在一些挑战，如光学器件的噪声和非线性等问题，需要更多的研究来克服。