基于深度學習的微納結(jié)構(gòu)光譜設計研究進展

摘要： 隨著人工智能技術的快速發(fā)展，深度學習在微納結(jié)構(gòu)光譜調(diào)控領域展現(xiàn)出了巨大的應用潛力。深度學習可以在無明確物理解析模型的情況下，通過構(gòu)建復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡，從實驗或仿真數(shù)據(jù)中學習微納結(jié)構(gòu)的光譜響應特性，從而實現(xiàn)高效的設計優(yōu)化，這為微納結(jié)構(gòu)的設計提供了一種新的思路和方法。該文綜述了近年來深度學習在微納結(jié)構(gòu)設計中的研究進展，重點討論了其在結(jié)構(gòu)色、熱輻射控制以及窄帶光譜傳感等光譜調(diào)控領域的應... （共14頁）