1.一种基于级联光耦合器的片上光子神经网络装置的应用方法，其特征在于，所述片上光子神经网络装置包括全光光子神经网络，所述全光光子神经网络包括调幅单元(1)、多层神经元(2)以及探测单元(3)，所述调幅单元(1)包括N 0 路输入光信号一一对应的调幅器，所述多层神经元(2)包括依次分层级联的M个重复单元，所述重复单元包括多个调幅调相器和一个多端输入多端输出光耦合器，任意第m个重复单元的多个调幅调相器用于分别将N m-1 路输入的光信号进行调幅调相后通过多端输入多端输出光耦合器得到N m 路输出的光信号，所述探测单元(3)包括与第M个重复单元的N M 路输出光信号一一对应的探测器，且通过所述光子神经网络装置进行分类推理的步骤包括：1)将激光器输出经单端输入多端输出光耦合器分束形成N 0 路全同相干光源，且N 0 路全同相干光源强度均为I 0 ；2)将N 0 路全同相干光源通过强度调制方式加载到调幅单元(1)中的调幅器进行调幅形成光学输入激励，第i路激励的复振幅 为 其中 表示归一化的第i路输入数据，其最大值为1，N 0 路光学输入激励记为 3)N 0 路光学激励a (0) 分别进入多层神经元(2)中第一个重复单元的调幅调相器进行幅度和相位调制后输出到第一个重复单元的多端输入多端输出光耦合器，通过多端输入多端输出光耦合器，相干叠加后输出N 1 路信号，第i路输出信号的复振幅为 N 1 路光学输出记为 后续的任意第m个重复单元中：N m-1 路光信号 输入调幅调相器进行幅度和相位调制后输出到第m个重复单元的多端输入多端输出光耦合器，从而输出N m 路信号 最终第M个重复单元的多端输入多端输出光耦合器输出的N M 路光信号 直接被探测单元(3)中的光探测器捕获输出N M 路光强
2.根据权利要求1所述基于级联光耦合器的片上光子神经网络装置的应用方法，其特征在于，步骤3)中进行幅度和相位调制的函数表达式如下式所示：上式中， 为第m个重复单元的第k路的输出， 为第m个重复单元的变换矩阵N m ×N m-1 的第k路转换为第i路的矩阵元，j为虚数单位， 为第m-1个重复单元的第i路的输出， 为第m级第i路的振幅衰减因子， 为第m级第i路的附加相位。
3.根据权利要求2所述基于级联光耦合器的片上光子神经网络装置的应用方法，其特征在于，所述N M 路光强 中任意第i路输出光强I i 的函数表达式如下式所示：上式中， 为 的共轭量， 为第M个重复单元的第i路的输出。
4.根据权利要求3所述基于级联光耦合器的片上光子神经网络装置的应用方法，其特征在于，步骤1)之前还包括对光子神经网络装置进行训练的步骤：S1)从训练集中随机选取n个样本作为样本组，样本组内每个样本 有对应的标签 其中x i 表示样本x的所有共N 0 个数据中的第i个分量，其中y i 表示样本y的所有共N M 个数据中的第i个分量，标签y的各分量y i 中只有样本所在分类集合所对应位置的分量值为1，其余分量均为0；S2)设定全光光子神经网络中进行幅度和相位调制的初始参数，将样本组内每个样本都输入全光光子神经网络输出推理结果，将推理结果与标签y进行比对，获得准确率评估，如果准确率满足要求则训练完毕，结束并退出；否则，跳转执行下一步；S3)对全光光子神经网络输出光强 按 方式进行归一化处理后记为 则 根据预设的反向传播偏差函数 的初始值从第M个重复单元开始反向传播，且在反向传播过程中，根据预设的梯度调整第m个重复单元中振幅衰减因子 附加相位 跳转执行步骤S1)；所述反向传播偏差函数 的初始值的函数表达式如下式所示：上式中， 为反向传播偏差函数的初始值，s i 表示全光光子神经网络输出光强的第i路归一化结果，y i 表示样本y的所有共N M 个数据中的第i个分量，s k 表示全光光子神经网络输出光强的第k路归一化结果，y k 表示样本y的所有共N M 个数据中的第k个分量，n表示样本组内样本数量， 表示第M个重复单元的第i路的输出的共轭；所述反向传播偏差函数 反向传播的递归关系如下式所示：上式中， 表示传播到第m-1个重复单元的反向传播偏差函数， 为第m级第k路的振幅衰减因子， 为第m级第k路的附加相位，j为虚数单位， 为第m个重复单元的变换矩阵N m ×N m-1 的第i路转换为第k路的矩阵元的共轭量， 为第m级第i路的振幅衰减因子， 表示传播到第m个重复单元的反向传播偏差函数；第m个重复单元中振幅衰减因子 的梯度函数表达式如下式所示：上式中， 表示第m级第i路的振幅衰减因子 的梯度，Re表示取实部操作， 表示第m个重复单元的第i路的输出的共轭， 表示传播到第m个重复单元的反向传播偏差函数；第m个重复单元中附加相位 的梯度函数表达式如下式所示：上式中， 表示第m级第i路的附加相位 的梯度，Im表示取虚部操作， 表示第m个重复单元的第i路的输出的共轭， 表示传播到第m个重复单元的反向传播偏差函数。
