专题封面 | 全息重建赋能：衍射神经网络的自校准新架构

本文针对衍射神经网络(D²NN)易受装调误差影响的问题，提出了一种创新的光电混合神经网络架构。研究背景源于光学计算与人工智能融合的发展需求，传统D²NN系统对空间对准精度极为敏感。研究目的是通过"全息重建-位移解算"架构实现系统自校准，该架构包含光学神经网络、电子神经网络和物理一致性约束三个核心模块。实验结果表明，该系统能在空间偏移和像差干扰条件下稳定实现高保真复振幅重建，对六维空间偏移参数的预测误差接近正态分布。结论表明这种新型架构有效提升了衍射神经网络的鲁棒性和实用性，为光学神经网络的实际应用提供了新解决方案。