基于神经网络模型的光学计算
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摘要: 目前的电子计算机适于解决数字运算问题,但是在解决辨别、联想、推理等所谓随机问题方面的能力却远不如人的大脑.企图模仿人脑的解剖结构来设计计算机以解决随机问题,并利用光学的独特功能,这就是光学神经元计算机.据此,Hopfield提出了一种关联存贮模型(或称为内容存贮),即每个存贮状态不是按地址存贮,而是按内容存贮在整个神经网络系统上.光学由于具有内禀的并行性,特别适于实现这个模型.采用纯光学或光电混会方法,通过光学矩阵乘法,取阀值运算,反馈迭代过程,可以实现从有误差的输入信息中提取正确的关联存贮信息.利用全息技术,有可能实现二维数据的关联存贮.