神经网络与光计算

介绍了近年来正在兴起的光神经计算的研究动态。着重讨论了神经网络与光技术、光神经计算、光联想学习和联想记忆系统,光神经器件及目前发展光神经计算的有关问题等。     

光神经网络与光神经芯片

简要介绍了用于光神经网络的光神经器件的基本结构与工作原理。     

神经网络计算机使用光指

神经网络计算机使用光指神经网络计算机所用的硬件更像人类的大脑，而不太像现行的数字计算机。这就使得神经计算机在图象识别、问题优化、从庞大数据库中高速提取数据方面具有更快的速度。神经网络计算机一般不用编制程序，而是反复推出数据对神经计算机进行“培训”，数...     

光神经网络中的半导体光电器件

叙述了光神经网络的基本概念，并介绍了光神经网络中使用中的半导体光电器件， 体可调制光电检测器（ＶＳＰＤ），具有内存贮光神经芯片，人工视网膜芯片，以及不对称的Ｆａｂｒｙ－Ｐｅｒｏｔ调制器（ＡＦＰＭ）的最新研究结果。     

迈向21世纪的光互连和光计算机

为了适应２１世纪高度信息化社会的需要，解决目前电子系统中电互连和信息处理技术带来的局限，光互连与光计算已成为跨世纪引人注目的话题，文中介绍光互连的特点，功能．形式，以及在光计算机和光神经网络中的作用。     

用于光流计算的一种神经网络算法

本文给出了一种利用神经网络计算光流场的新算法。整个计算过程分为三个阶段:神经网络模型参数的估计,轮廓边界垂直速度分量的动态测量以及光流场的计算。通过网络能量函数和运动的约束误差函数的比较对网络参数进行估计。用一个动态算法迭代运行非线性光流场计算方法以使神经网络能量函数达到最小,同时也对垂直速度分量进行动态估计。由模拟试验结果讨论了影响神经网络收敛性能的若干因素。     

自由空间光互连洗牌型神经网络模型

首先介绍一种洗牌型自由空间光互连多层全互连神经网络模型。该模型的高神经元／权重比可以极大地压缩神经网络的互连权矩阵IWM（interconnectweightmatrix）。对于具有N2个神经元的单层二维全互连神经网络的IWM为N2×N2,而洗牌型全互连神经网络的IWM仅为4N2log2N。另外,洗牌型全互连神经网络整齐、简单的结构方便了网络的综合,特别是网络隐单元的综合,并且十分适合于神经网络的光学实现。然后描述了采用数字光技术实现光互连的洗牌型神经网络的系统模型、关键芯片结构以及关键技术。本文提出的模型和方法使实现与人脑神经网络规模（104量级）相当的实用化自适应光电子全互连神经网络成为可能。     

通用神经网络硬件中神经元基本数学模型的讨论

在介绍了作者实现通用神经网络硬件中应用的通用计算公式的基础上,提出了一种能同时模拟包括RBF与传统BP网络神经元在内的各种神经元通用的新的数学计算模型,并把基于这种通用数学计算模型的神经网络CASSANDRA-Ⅱ型神经计算机结构设计中并予以硬件实现.文中还讨论了它所模拟神经元网络的灵活性.     

光学神经网络多值模型及实验研究

本文对两种光学神经网络多值模型进行了探讨，并设计了以空间光调制器ＰＲＯＭ为主体的光学系统对这两种模型进行了光学模拟。实验结果及计算机拟结果均表明，采用这两种模型的网络存贮容量有所提高。