本技术涉及光芯片领域，具体涉及一种用于光神经网络的端口及三维光神经网络的三维端口。
背景技术：
1、近年来，随着光学技术和超材料研究的深入发展，人们开展了各种利用光学结构模拟神经网络的研究，也就是光神经网络。其中，平面光子电路神经网络结构通常基于马赫-曾德尔干涉仪(mach-zehnder interferometer，mzi)来实现，这种光神经网络具备固有的紧凑性，很大程度便利了用于可编程神经网络的各种光学可调设备的集成；同时，也可以通过一定的排布方式将平面的光神经网络排列成三维光神经网络，三维光神经网络能够并列地执行多个任务。
2、但是，现有技术中的平面光神经网络的输入/输出端口均设置在单一层上，设置在输入端口上的耦合器通常无法完全覆盖输入光，因此，当输入光直接垂直照射至耦合器时，耦合器无法接收所有输入光，从而造成输入光的损耗；而在现有技术的光神经网络的输出端口中，由于输出光存在发散角，因此不同的输出光之间会产生串扰的情况，导致最终的计算结果不够准确；并且，由多个光神经网络构成的三维光神经网络也存在同样的问题，难以实现多个耦合器的独立输入和输出的问题。
技术实现思路
1、本技术的一个目的在于提出一种用于光神经网络的端口及三维光神经网络的三维端口，能够实现光神经网络和三维光神经网络的独立输入与输出。
2、根据本技术实施例的一方面，公开了一种用于光神经网络的端口，所述端口包括：输入端口和输出端口；
3、其中，所述输入端口用于接收输入光，并将所述输入光传输至光神经网络的计算层；
4、所述输出端口用于接收来自所述计算层的输出光，并将所述输出光发射至用于接收输出光的探测器阵列；
5、所述输入端口包括耦入光波导器件和耦入透镜阵列，所述耦入透镜阵列设置在所述输入光的光路上游；所述耦入透镜阵列包括至少两个耦入透镜；
6、所述输出端口包括耦出光波导器件。
7、在本技术的一示例性实施例中，所述耦入光波导器件包括：第一基底；至少两个第一耦合器；至少两个第一光波导；
8、所述第一耦合器和所述第一光波导设置在所述第一基底上，所述第一耦合器和所述第一光波导一一匹配；
9、所述第一耦合器用于接收输入光，所述第一光波导用于将所述输入光耦合至所述计算层。
10、在本技术的一示例性实施例中，所述第一耦合器设置在所述第一光波导用于接收所述输入光的一端。
11、在本技术的一示例性实施例中，所述耦入透镜和所述第一耦合器一一匹配；
12、所述耦入透镜用于将输入光聚焦至所述第一耦合器。
13、在本技术的一示例性实施例中，所述耦入透镜为微透镜或超透镜。
14、在本技术的一示例性实施例中，所述耦出光波导器件包括：第二基底；至少两个第二耦合器；至少两个第二光波导；
15、所述第二耦合器和所述第二光波导设置在所述第二基底上，所述第二耦合器和所述第二光波导一一匹配；
16、所述第二光波导用于将来自所述计算层的输出光耦合至对应的第二耦合器，所述第二耦合器用于将所述输出光发射至所述探测器阵列处；
17、所述第二光波导和所述第一光波导一一匹配。
18、在本技术的一示例性实施例中，所述第二耦合器设置在所述第二光波导用于发射输出光的一端。
19、在本技术的一示例性实施例中，所述输出端口包括：耦出透镜阵列；
20、所述耦出透镜阵列包括至少两个耦出透镜，所述耦出透镜为微透镜或超透镜。
21、在本技术的一示例性实施例中，所述耦出透镜和所述第二耦合器一一匹配。
22、在本技术的一示例性实施例中，所述耦出透镜阵列设置在所述输出光的光路下游；
23、所述耦出透镜阵列用于接收无串扰情况的输出光，并对所述输出光进行准直。
24、根据本技术实施例的一方面，公开了一种用于三维光神经网络的三维端口，其特征在于，所述三维端口包括：三维输入端口和三维输出端口；
25、其中，所述三维输入端口用于接收输入光，并将所述输入光传输至三维光神经网络的三维计算层；
26、所述三维输出端口用于接收来自所述三维计算层的输出光，并将所述输出光发射至用于接收输出光的探测器阵列；
27、所述三维输入端口包括耦入光波导阵列和三维耦入透镜阵列，所述三维耦入透镜阵列设置在所述输入光的光路上游；所述三维耦入透镜阵列至少包括两个耦入透镜；
28、所述三维输出端口包括耦出光波导阵列。
29、在本技术的一示例性实施例中，所述耦入光波导阵列由至少两个耦入光波导器件垂直堆叠封装而成，所述耦出光波导阵列由至少两个耦出光波导器件垂直堆叠封装而成；
30、所述耦入光波导阵列中的耦入光波导器件与所述耦出光波导阵列中的耦出光波导器件一一匹配，所述耦入光波导器件中的第一光波导与所述耦出光波导器件中的第二光波导一一匹配。
31、在本技术的一示例性实施例中，所述耦入光波导阵列中的耦入光波导器件与所述耦出光波导阵列中的耦出光波导器件，均为错位设置。
32、在本技术的一示例性实施例中，所述三维耦入透镜阵列包括至少两个焦距不同的耦入透镜。
33、在本技术的一示例性实施例中，所述三维输出端口包括：三维耦出透镜阵列；
34、所述三维耦出透镜阵列包括至少两个焦距不同的耦出透镜。
35、在本技术的一示例性实施例中，所述三维耦出透镜阵列设置在所述输出光的光路下游；
36、所述三维耦出透镜用于接收无串扰情况的输出光，并对所述输出光进行准直。
37、根据本技术实施例的一方面，公开了一种光神经网络，所述光神经网络包括如上述任一项实施例所提供的端口。
38、根据本技术实施例的一方面，公开了一种三维光神经网络，所述三维光神经网络包括如上述任一项实施例所提供的三维端口。
39、本技术所提供的用于光神经网络的端口包括：输入端口和输出端口；其中，所述输入端口用于接收输入光，并将所述输入光传输至光神经网络的计算层；所述输出端口用于接收来自所述计算层的输出光，并将所述输出光发射至用于接收输出光的探测器阵列；所述输入端口包括耦入光波导器件和耦入透镜阵列，所述耦入透镜阵列设置在所述输入光的光路上游；所述耦入透镜阵列包括至少两个耦入透镜；所述输出端口包括耦出光波导器件。用于三维光神经网络的三维端口包括：三维输入端口和三维输出端口；其中，所述三维输入端口用于接收输入光，并将所述输入光传输至三维光神经网络的三维计算层；所述三维输出端口用于接收来自所述三维计算层的输出光，并将所述输出光发射至用于接收输出光的探测器阵列；所述三维输入端口包括耦入光波导阵列和三维耦入透镜阵列，所述三维耦入透镜阵列设置在所述输入光的光路上游；所述三维耦入透镜阵列至少包括两个耦入透镜；所述三维输出端口包括耦出光波导阵列。应用耦入透镜对输入光进行聚焦，以及耦出透镜对输出光进行准直，使得光神经网络和三维光神经网络实现独立输入和输出，减少了输入光和输出光的损耗，提高了整个光神经网络的能效，增强三维光神经网络的并行处理能力。
40、本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
41、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本技术。
1.一种用于光神经网络的端口，其特征在于，所述端口包括：输入端口和输出端口；
2.根据权利要求1所述的端口，其特征在于，所述耦入光波导器件包括：第一基底；至少两个第一耦合器；至少两个第一光波导；
3.根据权利要求2所述的端口，其特征在于，所述第一耦合器设置在所述第一光波导用于接收所述输入光的一端。
4.根据权利要求2所述的端口，其特征在于，所述耦入透镜和所述第一耦合器一一匹配；
5.根据权利要求1所述的端口，其特征在于，所述耦入透镜为微透镜或超透镜。
6.根据权利要求2所述的端口，其特征在于，所述耦出光波导器件包括：第二基底；至少两个第二耦合器；至少两个第二光波导；
7.根据权利要求6所述的端口，其特征在于，所述第二耦合器设置在所述第二光波导用于发射输出光的一端。
8.根据权利要求6所述的端口，其特征在于，所述输出端口包括：耦出透镜阵列；
9.根据权利要求8所述的端口，其特征在于，所述耦出透镜和所述第二耦合器一一匹配。
10.根据权利要求9所述的端口，其特征在于，所述耦出透镜阵列设置在所述输出光的光路下游；
11.一种基于权利要求1-10任一项所述的端口的用于三维光神经网络的三维端口，其特征在于，所述三维端口包括：三维输入端口和三维输出端口；
12.根据权利要求11所述的三维端口，其特征在于，所述耦入光波导阵列由至少两个耦入光波导器件垂直堆叠封装而成，所述耦出光波导阵列由至少两个耦出光波导器件垂直堆叠封装而成；
13.根据权利要求12所述的三维端口，其特征在于，所述耦入光波导阵列中的耦入光波导器件与所述耦出光波导阵列中的耦出光波导器件，均为错位设置。
14.根据权利要求11所述的三维端口，其特征在于，所述三维耦入透镜阵列包括至少两个焦距不同的耦入透镜。
15.根据权利要求11所述的三维端口，其特征在于，所述三维输出端口包括：三维耦出透镜阵列；
16.根据权利要求15所述的三维端口，其特征在于，所述三维耦出透镜阵列设置在所述输出光的光路下游；
17.一种光神经网络，其特征在于，所述光神经网络包括如权利要求1-10任一项所述的端口。
18.一种三维光神经网络，其特征在于，所述三维光神经网络包括如权利要求11-16任一项所述的三维端口。
