摘要

本文探讨了光子神经网络（PNNs）中特征表示对准确性的影响。PNNs因其高并行性、低延迟和能效而受到研究社区的广泛关注。然而，将多个特征合并到一个输入中的常见做法改变了网络处理输入数据的方式，这一影响尚未得到充分研究。本文通过开发一种基于特征重要性的数学方法，分析了特征合并对PNNs性能和学习能力的影响。研究发现，合并特征会限制网络从数据中学习的能力，但通过选择最佳编码方法，可以在Iris数据集上实现高达12.3%的准确性提升。这些发现强调了在尺寸或功率受限的应用中，精心选择编码对PNNs准确性和决策策略的重要性。

原理

本文通过引入特征重要性的概念，开发了一种数学方法来分析特征合并对PNNs性能的影响。特征合并通过将多个特征组合成一个输入，减少了输入数量和相关设备，从而使PNNs更小且更节能。然而，这种合并改变了网络处理输入数据的方式，限制了其学习能力。通过选择最佳编码方法，可以优化PNNs的性能，实现更高的准确性。

流程

本文首先介绍了光子神经网络（PNNs）和特征重要性度量的基础知识。接着，通过计算共享同一输入的特征的相对重要性，分析了特征合并的影响。随后，通过实际示例和模拟，探讨了人工神经网络（ANNs）和PNNs的应用。最后，总结了论文中的讨论。例如，在Iris数据集上，通过选择最佳编码方法，实现了高达12.3%的准确性提升。

应用

本文的研究成果对光子神经网络（PNNs）的应用具有重要意义。通过优化特征编码方法，PNNs在图像分类、语音识别等领域可以实现更高的准确性和效率。特别是在尺寸或功率受限的应用中，如移动设备和嵌入式系统，PNNs的优化编码方法将发挥重要作用。