参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/index.htmlhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.8_mlp请大家也多多支持这两个很好用的平台~大部分内容为书中内容，也有部分自己实验

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本节介绍了使用 lumopt 的基于形状和拓扑的逆向设计的详细信息。 作为先决条件，请熟悉光子逆向设计（photonic inverse design）并了解 lumopt 工作流程（photonic inverse design）的基础知识。

本学习笔记主要参考小梅哥B站教学视频，网址如下:https://www.bilibili.com/video/BV1va411c7Dz?p=1使用的编译器为Vivado，HDL语言为verilog

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梯度下降是机器学习中最常用的学习算法，这篇文章将向您展示您需要了解的几乎所有内容。

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本节介绍了使用 lumopt 的基于形状和拓扑的逆向设计的详细信息。 作为先决条件，请熟悉光子逆向设计（photonic inverse design）并了解 lumopt 工作流程（photonic inverse design）的基础知识。

在第一小节中，我们将简要介绍如何导入 lumopt 和 lumapi 模块；尽管有经验的 python 用户可能会跳过这部分。作为起点，建议运行 AppGallery 示例并将它们用作您自己项目的模板。在您阅读此页面时跟随这些文件可能会有所帮助，或者您可以在稍后运行示例时简单地参考此页面。在项目初始化部分，我们概述了应包含的项目输入和必要的模拟对象。突出了重要的 lumopt 特定注意事项；然而，

使用内置参数优化 (parametric optimization ，PO) 方法对绝缘体上硅 Y 分支进行逆向设计，以实现最大宽带传输。 varFDTD 2.5D 求解器现在支持这种技术，允许实现真实的材料模型和单片平面器件。 伴随方法（adjoint method）是有效优化算法的基础，与粒子群（particle swarm）等其他优化方法相比，它显著减少了收敛所需的迭代次数。 ...