一种随机傅里叶特征学习算法的加速系统及方法

本发明提供一种随机傅里叶特征学习算法的加速系统及方法，涉及随机傅里叶特征学习算法的硬件加速技术领域，本发明通过光波干涉实现随机傅里叶特征核函数的硬件原生计算，将数学映射与复数运算转化为光调相与干涉的连续物理过程，降低传统电子架构的模数转换与数字运算开销。动态可重构光调制单元结合波长复用技术，支持RFF核函数参数的实时调整及多概率分布切换，灵活适配多样化数据特征与任务需求。系统级光电混合互连与多模态调度机制，实现从向量内积到矩阵运算、注意力机制及Transformer模型的层级化扩展，兼顾边缘端低功耗推理与数据中心级训练场景。光计算的抗干扰特性与硬件‑算法闭环校准设计，保障复杂环境下的计算精度与可靠性。