JPH03276137A - 光ニューラルプロセッサ - 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】 「産業上の利用分野」 本発明は、パターンの前処理、認識および識別を行う知
的情報処理ンステムを光の技術を用いて実現する光ニュ
ーラルプロセッサに関する。

「従来の技術Ｊ 従来より、ニューラルネットを使用した処理装置が開発
されている。例えば、「日経エレクトロニクスＪ　Ｎｏ
、４２７Ｃｌ９８７．８．１０）ｐｐ。

１１５〜１２４には、ニューラルネットをパターン認識
、信号処理、知識処理に使用した装置が記載されている
。

ニューラルネットは、脳の優れた情報処理機構に倣って
おり、並列分散処理、学習機能などの特質を備えている
。従って、従来のフオンノイマン型コンピュータをベー
スにした人工知能（Ａ　Ｉ　；Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　
　Ｔ　ｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）が苦手とする非言語処
理、例えば音声処理やパターンの認識を得意としている
。

従来、上述のごときニューラルネットを工学的な手段で
実現したのがニューラルプロセッサである。

「発明が解決しようとする課題」 ところで、従来のニューラルプロセッサにおいては、集
積回路技術を利用して電子デバイスで小規模なハードウ
ェアを構成した例はあるものの、ある程度複雑な認識機
能を備えたものを作製しようとすると、致方個ないし数
十刃側のニューロンに相当するプロセッサを相互に複雑
に結線した大規模な電子回路が必要になる。この場合、
シナプス結合に電気配線を用いると、接続の強さを制御
する配線量が膨大になる上、配線による遅延時間や相互
の電気的な干渉などの問題があるため、大規模化を達成
することが困難であった。その結果、ニューラルプロセ
ッサの本来の特徴である、並列性を十分に活かすことが
できなかった。

本発明は上述した事情に鑑みてなされたもので、従来の
フォンノイマン型では実現しにくかった複雑なパターン
の認識、画像の処理を高速で行うことのできる光ニュー
ラルプロセッサを提供することを目的としている。

「課題を解決するための手段Ｊ 第１の発明は、側抑制ニューラルネットの動作を行う光
ニューラルプロセッサであって、興奮性および抑制性光
信号を受光する一対の入力信号用受光部と、受光した興
奮性信号強度が抑制性信号強度よりも大きい場合に発光
し、小さい場合には発光しないようにしきい値処理を行
う一つの信号出力用発光部と、前記信号出力用発光部か
ら出力される光信号を周辺の同一素子に分配して光学的
に結線を行う完結線部とを具備することを特徴とする。

第２の発明は、連想記憶動作を行う光ニューラルプロセ
ッサであって、前記入力信号用受光部と信号出力用発光
部とからなる光デバイスが複数個線状に配置されてなる
第１、第２の光デバイスアレイと、入力パターンに対し
て相互想起の対となる出力パターンを得るようなシナプ
ス荷重行列が記憶された第１、第２の光学マスクと、前
記第１、第２の光学マスクに記憶されるシナプス荷重行
列と互いに転置の関係にあり、前記出力パターンに対し
て対となる前記入力パターンを得るようなシナプス荷重
行列か記憶された第３、第４の光学マスクとを具備し、
前記第１の光デバイスアレイに供給される入力パターン
に対して、該第１の光デバイスと前記第１、第３の光学
マスクとによる光結線を経て前記第２の光デバイスにて
出力パターンを得、この得られた出力パターンを前記第
２の光学マスクを介して興奮性出力信号として前記第１
の光デバイスに供給するとともに、前記第４の光学マス
クを介して抑制性出力信号として前記第１の光デバイス
に供給し、この一連の過程を繰返すことによって前記入
力パターンに最も相関が強いパターンを記憶されている
パターン郡から想起して出力パターンを得ることを特徴
とする。

「作用」 上述した第１および第２の発明による光ニューラルプロ
セッサによれば、各処理エレメント間の結線を光学的に
実現しているので、集積回路技術では非常に困難であっ
た大規模化を図ることができる。また、大規模化ができ
ることによって、ニュ−ラルプロセッサの特徴である並
列性を実現でき、複雑なパターン認識、画像の処理など
を高速で行うことができる。

「実施例Ｊ 以下、第１、第２の発明の実施例を図面により詳細に説
明する。

第１図は第１の発明の一実施例を示す概念図であり、側
抑制ニューラルネットの動作を行うものである。この図
において、■は、興奮性の入力信号に相当する光１ａ（
以下、興奮性入力信号）と抑制性の入力信号に相当する
光１ｂ（以下、抑制性入力信号）の一対の光を受光する
受光部と、これら興奮性入力信号１ａと抑制性入力信号
１ｂの光強度を比較するコンパレータ部と、このコンパ
レータ部による比較結果に基づいて光１ｃ（以下、出力
信号）を出力する一つの発光部とから構成されたニュー
ロンに相当する光デバイスである。この場合、光デバイ
ス１は第２図に示すように、 （興奮性入力信号１ａの光強度）≧（抑制性入力信号１
ｂの光強度）の時には出力信号１ｃを出力し、 （興奮性入力信号１ａの光強度）〈（抑制性入力信号１
ｂの光強度）の時には出力信号１ｃを出力しない。なお
、この場合、興奮性入力信号１ａと抑制性入力信号１ｂ
を切っても（供給を停止しても）この状態は保持される
。

再び第１図に戻り、２は複数の隣接する光デバイス各々
に対して出力信号１ｃを分配し、抑制性の信号を生成す
る光学素子から成る完結線部である。

このような構成において、外界からの興奮性入力信号１
ａが光デバイスｌに供給されると、上述のようにその光
強度によって出力信号１ｃが出力される。出力信号１ｃ
が出力されると、抑制性のフィードバックを担う完結線
部２によって抑制性入力信号１ｂが生成される。なお、
上述のごとく出力信号１ｃの状態は興奮性入力信号１ａ
と抑制性入力信号１ｂの光強度によって決まる。

ここで、第３図に具体的な構成例を示す。この図におい
て、３は光デバイス１が正六角配置で並んでいる面、４
は面３から距ＭＬを隔てて、平行に配置されたハーフミ
ラ−である。

さて、面３の中央部の光デバイス１から出力された出力
信号１ｃが円錐形に広がると、その上方に配置され１ニ
ハーフミラー４によって反射される。

これによって、中央の光デバイス１の近傍に配置された
各光デバイス１の抑制性入力信号１ｂが中央の光デバイ
スｌに供給される。

このようにして抑制性の結合が達成される。なお、面３
とハーフミラ−４との間の距離りを変化させることによ
って抑制性結合が及ぶ範囲あるいは信号の強度を変える
ことができる。また、ハーフミラ−４による光結合部は
、このハーフミラ−４以外に回折格子、プリズムなどに
よる従来の光学技術を用いても容易に実現できる。また
、光デバイスＩの出力信号１ｃはハーフミラ−４を通し
て出力されるか、あるいは興奮性信号入力端から逆方向
に出力される（反射した出力信号１　ｃａ）。

第４図はその動作例であるエツジ抽出を概念的に示した
図である。同図（イ）に符号３０１で示すような四角形
の入力パターンを興奮性信号入力端に供給した場合、四
角形の中央部の画素にあたる光デバイスｌの周囲の光デ
バイスはすべてオン状態になっており、これにより周囲
の光デバイス各々から出力される出力信号１ｃが光結合
部に供給され、抑制性入力信号１ｂが得られる。そして
得られた抑制性入力信号！ｂの光強度が興奮性入力信号
１ａに比べて大であるため、光デバイス１はオフとなる
。ところで、四角形の周辺部の画素にあたる各光デバイ
スはその全てがオンになっているわけではなく、周辺の
光デバイスから光結合部を介して抑制性信号入力端に供
給される抑制性入力信号１ｂの光強度が興奮性信号入力
端に供給される興奮性入力信号１ａの光強度に比べて小
さくなっている光デバイスはオンのままになる。このよ
うにして、出力として第４図（ロ）に符号３０２で示す
ような四角形の縁のみが残っているようなエツジ抽出パ
ターンが得られる。

次に、第５図は第２の発明の一実施例の概念図であり、
連想記憶を行うものである。この図において、１０．１
１は各々複数の光デバイスｌが線状に配置された光デバ
イスアレイである。この場合、光デバイス１０からは出
力信号１０ｃが出力され、先デバイス１１からは出力信
号１１ｃが出力される。１２．１３は各々興奮性信号の
結合に相当するシナプス荷重を記録した光学マスクであ
り、光学マスク１２からは興奮性出力信号１２ａが出力
され、光学マスク１３からは興奮性出力信号１３ｇが出
力される。１４．１５は各々抑制性信号の結合に相当す
るシナプス荷重を記録した光学マスクであり、光学マス
ク１４からは抑制性出力信号１４ｂが出力され、光学マ
スク１５からは抑制性出力信号１５ｂが出力される。こ
こで、上述した光学マスク１２．１４各々には予め光デ
バイスアレイｌＯに供給する入力パターン１７に対して
相互想起の対となる出力パターン（出力信号用１ｃを得
るようなシナプス荷重行列が記憶させており、光学マス
ク１３．１５各々には出力パターンに対する対となる入
力パターンを得るようなシナプス荷重行列が記憶されて
いる。なお、上述した二つの行列は互いに転置の関係に
ある。

このような構成において、外部からの不完全な入力パタ
ーン１７に対して、光デバイス１０．光学マスク１２．
１４の光結線を介して光デバイス１１から出力パターン
ｌｌｃが得られる。そして、得られた出力パターンｌｌ
ｃが光学マスク１３．１５に供給され、光学マスク１３
からは興奮性出力信号１３ａが生成され、光学マスク１
５からは抑制性出力信号１５ｂが生成される。そして、
これら興奮性出力信号１３ａ、抑制性出力信号１５ｂが
光デバイスアレイＩＯに供給され、光信号１０ｃが得ら
れる。そして、この一連の過程が繰り返えされ、入力パ
ターン１７に最も相関が強いパターンが、記憶されてい
るパターン群から想起され、出力パターンＩｌｃが得ら
れる。

ここで、第６図に具体的な構成例を示す。この図におい
て、２０は光の透過率を制御することによって興奮性信
号及び抑制性信号に対するシナプス荷重を記録した光学
マスクである。後述のごとく、この１枚のマスク２０に
よって光学マスク１２．１４および光学マスクＩ　３，
１５の光結線が実現できるようになっている。

さて、光デバイスアレイ１０の構成単位である光デバイ
ス１０Ｉから出力された出力信号１０ｃ。

が、光学マスク２０の中で興奮性信号のシナプス荷重を
実現する２０．および抑制性信号のシナプス荷重を実現
する２０．を経て符号１４ｂ＋　、　１２ａ＋に示すよ
うに光デバイスアレイ１１の構成単位である光デバイス
１１．の各々の興奮性及び抑制性の入力部にて受光され
る。これは光学マスク１２．１４における結線に相当す
る。一方、先デバイス１１、から出力された出力信号１
１ｃ、は光学マスク２０の２０．．２０．を経て符号１
３ａ＋、１５ｂ＋に示すように光デバイス１０．の各々
の興奮性及び抑制性の入力部にて受光される。これは光
学マスクＪ　３，１５１こおける結線に相当する。

第７図にその動作例を示す。なお、予め二〇ニューラル
ネットに（Ａ、Ｂ）というパターンが対になって記憶さ
れているとする。

さて、符号２０１に示すような“Ａ”の一部が欠けてい
る不完全なパターンを提示すると、このパターンは光学
マスク１２．１４の光結線を経ることによって、この光
結線に記憶されているパターン“Ｂｏに近い不完全な出
力パターンが得られる。

そして、この出力パターンが光学マスク１３．１５の光
結線を経ることによって、先の入力パターンよりもパタ
ーン“Ａ”に近い不完全なパターンが光デバイスアレイ
ｌＯから得られる。この過程を繰り返すことによって、
出力パターンがパターン“Ｂ”へと近付いていき、最終
的に符号２０２に示すような完全なパターン゛Ｂ“が得
られる。

「発明の効果」 以上詳細に述べた如く、第１および第２の発明による光
ニューラルプロセッサによれば、各処理エレメント間の
結線を光学的に実現したので、従来のコンピュータとは
異なり、パターン処理を光の持つ非干渉性及び広域性を
利用して並列に行うことが可能となり、これによって複
雑なパターン認識、画像の処理などを高速で行うことが
できるという顕著な効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第一の実施例を示すブロック図、第２
図はその要部である光デバイス■の特性を示す図、第３
図は第一の実施例の具体的構成例を示す斜視図、第４図
はその動作例を説明するための図、第５図は本発明の第
二の実施例を示すブロック図、第６図は第二の実施例の
具体的構成例を示す図、第７図はその動作例を説明する
ための図である。 ５の光学マスク）である。 １・・・・・・光デイバイス （入力信号用受光部と信号出力用発光部により構成され
る）、 ２・・・・・・完結線部、 １０．１１・・・・・・光デバイスアレイ（１０は第１
の光デバイスアレイ、１１は第２のデバイスアレイ）、 １２〜１５・・・・・・光学マスク （１２は第１の光学マスク、１３は第２の光学マスク、
１４は第３の光学マスク、１５は第第３図 第２図 （イ）入カバター゛ノ　　　　　（ロ）出力バクーン第
４＠ 第５図 第６図 （イ）へカバターし く口）出りへ°ターン 第７図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）側抑制ニューラルネットの動作を行う光ニューラ
   ルプロセッサであって、興奮性および抑制性光信号を受
   光する一対の入力信号用受光部と、受光した興奮性信号
   強度が抑制性信号強度よりも大きい場合に発光し、小さ
   い場合には発光しないようにしきい値処理を行う一つの
   信号出力用発光部と、前記信号出力用発光部から出力さ
   れる光信号を周辺の同一素子に分配して光学的に結線を
   行う光結線部とを具備することを特徴とする光ニューラ
   ルプロセッサ。
2. （２）連想記憶動作を行う光ニューラルプロセッサであ
   って、前記入力信号用受光部と信号出力用発光部とから
   なる光デバイスが複数個線状に配置されてなる第１、第
   ２の光デバイスアレイと、入力パターンに対して相互想
   起の対となる出力パターンを得るようなシナプス荷重行
   列が記憶された第１、第２の光学マスクと、前記第１、
   第２の光学マスクに記憶されるシナプス荷重行列と互い
   に転置の関係にあり、前記出力パターンに対して対とな
   る前記入力パターンを得るようなシナプス荷重行列が記
   憶された第３、第４の光学マスクとを具備し、前記第１
   の光デバイスアレイに供給される入力パターンに対して
   、該第１の光デバイスと前記第１、第３の光学マスクと
   による光結線を経て前記第２の光デバイスにて出力パタ
   ーンを得、この得られた出力パターンを前記第２の光学
   マスクを介して興奮性出力信号として前記第１の光デバ
   イスに供給するとともに、前記第４の光学マスクを介し
   て抑制性出力信号として前記第１の光デバイスに供給し
   、この一連の過程を繰返すことによって前記入力パター
   ンに最も相関が強いパターンを記憶されているパターン
   郡から想起して出力パターンを得ることを特徴とする光
   ニューラルプロセッサ。