第八章 光学神经网络 2021/219
2021/2/19 1 第八章 光 学 神 经 网 络
目录2021219 光学信息处理 第1节 第八章光学神经网络 第2节 第8节8.1引言 第4节 8.2一般基础 8.3光学互连 8.4结论 第8章
第1节 第2节 第3节 第4节 目 录 第8章 2021/2/19 光学信息处理 2 第八章 光学神经网络 8．1 引言 8．2 一般基础 8．3 光学互连 8．4 结论
目录2021219 光学信息处理 1节8.1引言 第2节 随着80年代初对于神经网络的兴趣的复苏, 第3节 Psaltis和 Farhat于1985年发表了第一篇用光学 蕈4节方法实现神经网络的论文.与光学有关的神经网 络称光学神经网络.然而,事实上应当正确地称 之为光电混合神经网络,简称混合神经网络 ( hybrid neural network).因为神经网络一般都 有一个非线性函数,这是神经网络的重要特征 而用光学方法很难计算这一非线性函数.因此 通常的做法是用电子学方法来实现它 本章将研究用光学系统实现矩阵向量或张量 矩阵的乘法 第8章
第1节 第2节 第3节 第4节 目 录 第8章 2021/2/19 光学信息处理 3 8.1 引 言 随着80年代初对于神经网络的兴趣的复苏， Psaltis和Farhat于1985年发表了第一篇用光学 方法实现神经网络的论文．与光学有关的神经网 络称光学神经网络．然而，事实上应当正确地称 之为光电混合神经网络 ，简称混合神经网络 (hybrid neural network)．因为神经网络一般都 有一个非线性函数，这是神经网络的重要特征， 而用光学方法很难计算这一非线性函数．因此， 通常的做法是用电子学方法来实现它． 本章将研究用光学系统实现矩阵-向量或张量 -矩阵的乘法．
目录2021219 光学信息处理 第1节 神经网络是模拟人脑的结构和功能的信息处 第2节理系统.从实际的观点来看,我们并不打算制造 第3节一个人工脑,而是设法构造一个信息处理系统去 第4节模拟人脑的某些行为.这一系统应当和von Neu--mann型计算机的结构和算法有实质上的 区别.光学神经网络可以看作光学信息处理和光 计算系统的延伸和扩展,这也是我们将它纳入本 书的原因.我们的典型方法是利用已很成熟的神 经网络的理论模型,并考虑如何用光学的方案部 分地实现它,这一方案在某些方面将比电子学方 案更具优越性 第8章
第1节 第2节 第3节 第4节 目 录 第8章 2021/2/19 光学信息处理 4 神经网络是模拟人脑的结构和功能的信息处 理系统．从实际的观点来看，我们并不打算制造 一个人工脑，而是设法构造一个信息处理系统去 模 拟人 脑的 某些行 为 ． 这一系 统应 当和 von Neu—mann型计算机的结构和算法有实质上的 区别．光学神经网络可以看作光学信息处理和光 计算系统的延伸和扩展，这也是我们将它纳入本 书的原因．我们的典型方法是利用已很成熟的神 经网络的理论模型，并考虑如何用光学的方案部 分地实现它，这一方案在某些方面将比电子学方 案更具优越性．
82一般基础 821研究神经网络的原动力 1943年,当时 Mcculloch和Pt建立了一个神 经活动的理论模型.在80年代,下面两个因素推动 了对神经网络的研究工作 (1)在诸如识别一个物体这一类课题上,计算机要末失 败,要末比人脑甚至动物的脑慢得太多 (2)计算机需要一组精确而复杂的指令来完成某一特定 的计算或课题,一个“聪明的”计算机应当具备这 样的功能:一旦某一任务被用户确定后,它能够自 动去学习、掌握正确完成该项任务的方法 智能型”计算机的两个基本要求 识别能力、学习能力
8.2 一般基础 8.2.1 研究神经网络的原动力 1943年，当时McCulloch和Pitts建立了一个神 经活动的理论模型．在80年代，下面两个因素推动 了对神经网络的研究工作： (1)在诸如识别一个物体这一类课题上，计算机要末失 败，要末比人脑甚至动物的脑慢得太多． (2)计算机需要一组精确而复杂的指令来完成某一特定 的计算或课题，一个“聪明的”计算机应当具备这 样的功能：一旦某一任务被用户确定后，它能够自 动去学习、掌握正确完成该项任务的方法． “智能型”计算机的两个基本要求： 识别能力、学习能力．