This paper compares three training strategies for low-precision photonic neural networks. The efficacy of the schemes is tested through circuital simulations on the photonic electronic multiplyaccumulate neuron (PEMAN) architecture with three different datasets.

Device-Informed Training Strategy for Low-Precision Photonic Neural Networks

De Marinis, Lorenzo;Paolini, Emilio;Andriolli, Nicola;Contestabile, Giampiero;
2025-01-01

Abstract

This paper compares three training strategies for low-precision photonic neural networks. The efficacy of the schemes is tested through circuital simulations on the photonic electronic multiplyaccumulate neuron (PEMAN) architecture with three different datasets.
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