全光神经网络的架构是一个复杂且不断发展的领域，目前有多种不同的实现方式。以下是一些主要的全光神经网络架构：
描述：这种架构使用光学干涉器，如马赫曾德干涉仪（Mach-Zehnder interferometer, MZI），来实现神经网络中的矩阵乘法和激活函数。光学干涉器通过改变波导中的相位来控制光的输出强度，从而实现权重和激活函数的功能
。
优点：这种架构的数学过程清晰，便于加载任何形式的神经网络。
挑战：实现较大尺寸的矩阵需要大量的MZI，这在实际应用中存在较大限制
。
描述：这种架构利用衍射光学元件（DOE）来实现神经网络中的卷积操作。D2NN结构能够高效计算神经网络中最常见的矩阵运算
。
优点：在处理某些特定类型的矩阵运算时，这种架构具有很高的效率。
挑战：D2NN器件中未引入任何非线性项以实现神经网络中至关重要的激活函数，实际上并不能够称作实现了神经网络
。
描述：这种架构利用相变材料（PCM）作为神经网络的权重单元，通过调控SiN波导中的光强来实现神经网络的功能。相变材料可以在晶体和非晶态之间切换，从而实现对光强的调控
。
优点：神经网络所需的功能单元全部都可以在光芯片内实现，并且激活函数功能是通过PCM材料实现的
。
挑战：微环结构对工艺、温度、波长非常敏感，如果该方案想进行大批量生产，这会是一个非常大的挑战
。
描述：这种架构在毫米级光子芯片上实现了全光学神经网络，其中网络内没有使用光电转换。输入的数据被电子调制到不同的波长上注入网络，但此后所有数据都保留在芯片上。利用集成相变材料实现突触权重的调节和神经元的集成
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优点：全光学神经网络可以比传统计算方式的能效更高，同时具备可扩展性、无需光电转换和高带宽等优势
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挑战：实现光学器件打造神经网络需要很长的距离和很大的面积，但是每个光学结构的关键部分的制造需要高精度
。
描述：这种架构基于可训练的神经网络，将实际的应用效果直接加载在结构的优化过程中。结构的优化更加简单可靠，而且由于能够直接支持非线性项的引入，可以有效实现神经网络中必须的激活函数的要求【
