JPH0214593A - パターン変換回路 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野〕 この発明はパターン変換回路および回＃Ｉ網に係り、侍
に自己学習的連想パターン変換に有効な回路および回路
網に関する。

〔発明の背景とその問題点〕

従来、文字認識や音声認識では入力信号のパターンや入
力信号に何らかの処理を加えた信号のパターンを登録済
のパターンと比較するパターンマツチングが一般に行な
われており、この際入力信号と登録済パターンとの一致
度が高くないと正確な判定は不可能であった。

一方連想的なパターン判定を行う手法として、第１図に
示すような神経細胞モデルをベースとした脳細胞モデル
が提案されている。第１図の神経細胞モデルは１９４３
年にアメリカ合衆国マサチューセッツ工科大学のＷ、１
１．Ｐｉｔｔｓによって発表されたものであり、また脳
細胞モデルにより連ツ的パターンマツチングが可能であ
ることはＦ、Ｒｏｓｅｎｂｌａｔｔにより立証されてい
る。

しかし脳細胞モデルを集積回路により実現しようとする
と、連想パターンの出力の為に膨大な数の出力ビンが必
要になり、現在の半導体技術では実用的な能力を備えた
回路を具現することは不可能である。

例えば１文字を３２Ｘ３２ドツトの２値パターンとして
入力するとき、これを完全に直交したデータとして処理
するためには（３２２）２＝１０８個の神経細胞が必要
であり、これら全て神経細胞の発火状態を出力するため
には１０６本の出力ビンが必要であるる 一方脳細胞モデルをソフトウェアで具現化しようとする
試みも為きれているが、膨大なメモリを消費するととも
に、その処理速度は決して充分なものとはいえない。

〔発明の目的〕

この発明はこのような従来の問題点を解消すべく創案き
れたもので、回路のコンパクト化、集積化が可能なパタ
ーン変換回路を提供することを目的とする。

〔発明の概要〕

この発明に係るパターン変換回路は、レーザ媒質の非線
型光学効果を応用し、入出力用レーザ媒質から発生した
レーザ光を、その周囲に環状に配列した変換用レーザ媒
質に入射して周波数変換したレーザ光を再度発光し、こ
のレーザ光を変換用レーザ媒質または入出力用レーザ媒
質に入射し、変換用レーザ媒質による周波数変換を繰り
返すことにより、最終的に、要素（変換用レーザ媒質）
数に比較して極めて多くの変換を生じきせるものである
。

〔発明の実施例〕

次にこの発明に係るパターン変換回路の一実施例を図面
に基づいて説明する。

第２図および第３図において、パターン変換回路は、複
数の変換用レーぜ媒質を配列してなるレーザ媒質環１と
、レーザ媒質環１の内部に配置された入出力用レーザ媒
質２とを備え、第４図および第５図に示すように、変換
用レーザ媒質３は、レーザ媒質環１の内側に向かって配
列されている。

変換用レーザ媒質３は非線型光学効果の高いレーザ媒質
よりなり、第３図に示すように、入力光Ｉｉｎの入射角
度に応じて出力光Ｉ　ｏｕｔの周波数が変化する。

レーザ媒質環の内面形状は、入出力用レーザ媒質２の中
心に向かう直線に対して一定角度の法線をもつように設
定きれ、入出力用レーザ媒質から発せられたレーザ光が
多くのレーザ媒質に屓火入射するようになっている。

入出力用レーザ媒質２の中心をＯ（第１図）とし、中心
０からレーザ媒質環１内面までの距離をｒル−プ媒質環
１の対象軸Ｓを原線とする角度をθとすると、レーザ媒
質環１内面の法線と半径ｒの方向との角度φは、θの値
にかかわらず常に一定に設定きれている。このような曲
面の例としては、ｒ１θを用いた極座標において ｃｏｓ　ψ　＝　−（１） ２ｄ　θ　ｄｒ と表現きれるものがある。

第１図のレーザ媒質環内面はこの曲面を形成しており、
入出力用レーザ媒質２から放射きれたレーザ光はレーザ
媒質３に入射し、レーザ媒質３で周波数変換された後、
入射光に対して一定の偏位角をもって出力きれる。

これによって周波数変換されたレーザ光は他の変換用レ
ーザ媒質３に入力きれ、あるいは、「０」でない入射角
で入出力用レーザ媒質２に入力される。

入出力用レーザ媒質２は変換用レーザ媒質３と同様に非
線型光学特性が高く、入射光に対する周波数変換特性を
有する。

レーザ媒質２．３はレーザ光の入射角度によりその周波
数変換特性が変化し、入出力用レーザ媒質２も同様に入
射角度に応じて周波数変換特性が変化する。

第２図に示すように、入出カ用レーザ媒質２に入力光■
。を入力すると、入出力用レーザ媒質２は励起きれ、全
方向に対してレーザ光を放射する。このレーザ光は全て
の変換用レーザ媒質３に入射きれ、角変換用レーザ媒質
３の周波数変換特性に応じた周波数変換を受け、他の変
換用レーザ媒質３あるいは入出力用レーザ媒質２に向か
って変換後のレーザ光が放射される。このとき入出力用
レーザ媒質２も周波数変換の作用を為し、変換後のレー
ザ光を再び変換用レーザ媒質に向かって放射する。

ここに周波数変換のタイプは２種類存在し、入力光の周
波数ｗ０とするとき、 ｗ　１＋　ｗ　２　＋　ｗ　３＋・・・＋Ｗ６＝ＷＱ　
　（２）なる周波数ｗ１〜ｗｎの出力光を発生し、ある
いは、周波数Ｗｌ、Ｗ２．・・・１ｗｎの入力光が入力
きれたときに ””・・＋・・＋・・・＋・。　　　　（３）なる周波
数Ｗの出力光を生じきせる。

最初に入出力用レーザ媒質２に入力光ｒ。

が入力されたときレーザ媒質２は周波数Ｗ。

の入力光Ｉａと同一周波数の光を全てのレーザ媒質３に
向かって放射し、その後放射されたレーザ光は変換用レ
ーザ媒質３において式（２）の変換が施され、入出力用
レーザ媒質２において式（３）の変換が施される。この
ような変換が繰り返し行なわれるため、ある時点で入出
力用レーザ媒質２に入力される光■、〜Ｉ、の周波数Ｗ
、〜Ｗｎは、 Ｗ　Ｉ＝　Ｗ　ｏ　ｎ　ｇ　嘗＋ ｗ２＝ｗ＋）０ｇ＋２ ・・・　・・・　・・・　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　（４）Ｗｎ＝　　ｗｏｎ　　ｇｓｓ と表現される。ここに、 ｓＩ　：系列 ｇｓ＋’変換系列 ｎ　：合成変換を形成する作用素 である。

ざらに入出力用レーザ媒質２は■１〜１．のレーザ光に
対して式（３）の変換を行い　周波数Ｗ°の出力光Ｉ°
として出力する。従って１＃’＝ＷＯΣｇ嘗 なる周波数が最終的に得られ、ｇｓ＋の各系列は極めて
多くの変換を含む合成変換であるため、その変換系列の
組み合わせは極めて多様である。これによって少数のレ
ーザ媒質によって極めて多くのニューロンを含む脳細胞
に対応したパターン変換回路が実現され、集積化が容易
である。しかもレーザ光の低層は電子流に比較して著し
く高速であるのでその変換速度も橿めて高い。

第３区に示すように、変換用レーザ媒質３は凹部４内に
収納され、凹部４の底部には圧７Ｊ＆素子５が配設きれ
ている。圧電素子５はくきび形に形成きれ、変換用レー
ザ媒質３は圧電素子５に接している。圧電素子５を電圧
コントロールし歪を生じさせたときには、圧電素子５の
厚い部分埋火きな歪が生じ、結果的に変換用レーザ媒質
３を傾斜させる。これによってレーザ媒質３への入射角
が変化し、その周波数特性が変化することになる。各レ
ーザ媒質３０入射角制罪はパターン変換回路の学習に相
当し、特定範囲の入力光１ｏに対して適正な出力光Ｉ°
を出力するように設定きれる。

パターン変換回路の学習に際しては、例えば、適正な入
出力関係のデータを蓄えた後、適正入力に対して一定範
囲の誤差をもつ入力に対する出力が適正値に近づくよう
に各レーザ媒質３の入射角度を試行錯誤的にコントロー
ルする方法などを採用し得る。ここにレーザ媒質３自体
の個数は比較的少数に設定し得るので、試行回数は比較
的少ない。

なおレーザ媒質環１内は真空として、レーザ光の減衰を
極力押押えることが好ましい。

〔発明の効果〕

前述のとおり、この発明に係るパターン変換＠路は、レ
ーザ媒質の非線型光学効果を応用し、入出力用レーザ媒
質から発生したレーザ光を、その周囲に環状に配列した
変換用レーザ媒質に入射して周波数変換したレーザ光を
再度発光し、このレーザ光を変換用レーザ媒質または入
出力用レーザ媒質に入射し、変換用レーザ媒質による周
波数変換を繰り返すことにより、最終的に、要素（変換
用レーザ媒質）数に比較して極めて多くの変換を生じさ
せるので、回路のコンパクト化、集積化が可能であると
いう優れた効果を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図は公知の脳細胞モデルを示す概念図第２図はこの
発明に係るパターン変換回路の一実施例を示す正面図、
第３図は同平面図、第４図はレーザ媒質環の拡大図、第
５図は第４図の部分拡大断面図である。 １・・・レーザ媒質環、２・・・入出力用レーザ媒質、
３・・・変換用レーザ媒質、４・・凹部、５・・・圧電
素子。 第１図 第２図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 複数の変換用レーザ媒質を環状に配列し、 このレーザ媒質環内に入出力用レーザ媒質を配置し、各
   変換用レーザ媒質にはその光軸を偏位させる偏位手段を
   設け、入出力用レーザ媒質の出力光が１個以上の変換用
   レーザ媒質に入射するように入出力レーザ媒質を形成し
   てあるパターン変換回路。