JPH06130444A - 光学演算素子および光学情報処理回路 - Google Patents
光学演算素子および光学情報処理回路Info
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- JPH06130444A JPH06130444A JP28159992A JP28159992A JPH06130444A JP H06130444 A JPH06130444 A JP H06130444A JP 28159992 A JP28159992 A JP 28159992A JP 28159992 A JP28159992 A JP 28159992A JP H06130444 A JPH06130444 A JP H06130444A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 入力された情報光（情報を有する光）を変調
して出力する光学演算素子において、複数の情報光を一
度に伝達して高速処理を可能にし、処理系を小型化す
る。 【構成】 それぞれ分光感度特性が異なる受光素子3a，
3bからなる受光分離素子４により、入力された正と負の
情報光を含む光信号13を受光して正負の情報光毎に分離
し、それぞれ別個の電気信号5a，5bを出力する。演算素
子６において電気信号5a，5bを演算し、この演算結果に
応じて光変調素子11の透過特性を変化させ、入力された
光14を変調して出力する。この光学ニューロン素子１を
１次元または２次元状に複数配置して光学ニューロン層
を構成し、この光学ニューロン層と重み付け出力手段と
からなる光学ニューラルネットワークの構成単位を複数
結合して光学ニューラルネットワークを構成する。ま
た、受光分離素子に正負信号分離フィルタを設けるよう
にしてもよい。
して出力する光学演算素子において、複数の情報光を一
度に伝達して高速処理を可能にし、処理系を小型化す
る。 【構成】 それぞれ分光感度特性が異なる受光素子3a，
3bからなる受光分離素子４により、入力された正と負の
情報光を含む光信号13を受光して正負の情報光毎に分離
し、それぞれ別個の電気信号5a，5bを出力する。演算素
子６において電気信号5a，5bを演算し、この演算結果に
応じて光変調素子11の透過特性を変化させ、入力された
光14を変調して出力する。この光学ニューロン素子１を
１次元または２次元状に複数配置して光学ニューロン層
を構成し、この光学ニューロン層と重み付け出力手段と
からなる光学ニューラルネットワークの構成単位を複数
結合して光学ニューラルネットワークを構成する。ま
た、受光分離素子に正負信号分離フィルタを設けるよう
にしてもよい。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は光学演算素子、とくに詳
細には情報を担う媒体として光を用いた光学演算変調素
子、光学演算発光素子およびこの素子を用いた光学情報
処理回路に関するものである。
細には情報を担う媒体として光を用いた光学演算変調素
子、光学演算発光素子およびこの素子を用いた光学情報
処理回路に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】1960年代のレーザーの発明以降、光の並
列伝播性や高速性を利用し大量の情報処理を実現する光
情報処理、例えば、画像強調や画像照合の研究が盛んに
行われてきた。
列伝播性や高速性を利用し大量の情報処理を実現する光
情報処理、例えば、画像強調や画像照合の研究が盛んに
行われてきた。
【０００３】一方、近年、生物の優れた情報処理機能を
模擬したニューロコンピュータの研究が盛んに行われて
いる。このニューラルネットワークは、膨大な数のニュ
ーロンと呼ばれる素子間の結合状態に着目して、超並列
情報処理を行うものである。ニューロコンピュータは、
専用ＬＳＩや光学素子を用いてハードウェアとして実現
が可能である。
模擬したニューロコンピュータの研究が盛んに行われて
いる。このニューラルネットワークは、膨大な数のニュ
ーロンと呼ばれる素子間の結合状態に着目して、超並列
情報処理を行うものである。ニューロコンピュータは、
専用ＬＳＩや光学素子を用いてハードウェアとして実現
が可能である。
【０００４】光情報処理技術を利用したニューロコンピ
ュータは、 (1) 光波は空間並列性を有しているので、本質的にニュ
ーロコンピュータとの整合性が良い。
ュータは、 (1) 光波は空間並列性を有しているので、本質的にニュ
ーロコンピュータとの整合性が良い。
【０００５】(2) 多数のニューロン間の相互配線が容易
である。しかも実時間ホログラムや空間変調素子などを
用いれば、膨大な数の素子間の可変配線が可能である。
である。しかも実時間ホログラムや空間変調素子などを
用いれば、膨大な数の素子間の可変配線が可能である。
【０００６】(3) しかも光波は互いにクロストークを受
けることなく伝播し、また伝送容量も大きい。
けることなく伝播し、また伝送容量も大きい。
【０００７】などの特徴を有している。光ニューロコン
ピュータの目標は、連想処理、パターン認識など現行の
コンピュータが不得手とする問題を超高速、超並列に処
理する知的コンピュータの実現にある。
ピュータの目標は、連想処理、パターン認識など現行の
コンピュータが不得手とする問題を超高速、超並列に処
理する知的コンピュータの実現にある。
【０００８】このような光情報処理技術を利用した光ニ
ューロコンピュータに関する基本的なモデルとして、図
27に示すように、ＬＥＤ（発光ダイオード）やＬＤ（レ
ーザダイオード）等の発光素子アレイ130 と、光学マス
ク131 と受光素子アレイ１３２とからなるモデルが提案
されている。発光素子アレイ１３０ に入力されたベク
トル情報Ｖは、この発光素子アレイ130 から光強度とし
て放射される。各発光素子からの出力（例えばＶj （j=
1,2,…,N））は図示しないレンズ系によって扇状ビーム
となるように波面変換され、行列Ｔに対応する光学マス
ク131 のj 列成分のみを一様に照射する。Ｔの(i,j）成
分Ｔijの大きさを光透過率として与えておくと、その出
力強度はＴij×Ｖj に比例するものとなる。次にこの光
学マスク131 からの出力光はレンズ系によって、すべて
のi 行成分が受光素子アレイ132 の１つに集光される。
したがって、i 番目の受光素子アレイの出力Ｕi は、
ューロコンピュータに関する基本的なモデルとして、図
27に示すように、ＬＥＤ（発光ダイオード）やＬＤ（レ
ーザダイオード）等の発光素子アレイ130 と、光学マス
ク131 と受光素子アレイ１３２とからなるモデルが提案
されている。発光素子アレイ１３０ に入力されたベク
トル情報Ｖは、この発光素子アレイ130 から光強度とし
て放射される。各発光素子からの出力（例えばＶj （j=
1,2,…,N））は図示しないレンズ系によって扇状ビーム
となるように波面変換され、行列Ｔに対応する光学マス
ク131 のj 列成分のみを一様に照射する。Ｔの(i,j）成
分Ｔijの大きさを光透過率として与えておくと、その出
力強度はＴij×Ｖj に比例するものとなる。次にこの光
学マスク131 からの出力光はレンズ系によって、すべて
のi 行成分が受光素子アレイ132 の１つに集光される。
したがって、i 番目の受光素子アレイの出力Ｕi は、
【０００９】
【数１】
【００１０】となり、受光素子出力に行列ベクトル積が
得られる。
得られる。
【００１１】このモデルにおける光学的手法を用いる
と、演算を極めて高速に並列に実行することができる。
例えば、100 ×100 ＝104 個の成分を有する行列を仮定
して、発光素子を100MHzで駆動すると、１秒間に1012回
の演算がなされることに相当する。
と、演算を極めて高速に並列に実行することができる。
例えば、100 ×100 ＝104 個の成分を有する行列を仮定
して、発光素子を100MHzで駆動すると、１秒間に1012回
の演算がなされることに相当する。
【００１２】また、別のモデルとしてホログラムを用い
たモデルが提案されている。ホログラムは、コヒーレン
トな２光波間の干渉効果を利用して感光剤を露光し、そ
の後定着することによって周期的に屈折率変化を作るも
のである。したがって１枚のホログラムの中に、複数の
回折格子を形成しておくと、図28に示すようなモデルを
形成することができる。このモデルにおいては、入力面
133 の任意の１点（ニューロンに相当する）から放射さ
れた光ビームを、出力面の135 の任意の点に配線でき
る。ホログラム134 の空間分解能は2000本／mm程度であ
るので、２cm2 のホログラム素子は原理的に109 個以上
の独立した回折格子を持つこととなる。このことは、ホ
ログラムを利用したモデルは、104 個以上の入力と104
個以上の出力点を自由に接続できる可能性を有すること
を意味している。
たモデルが提案されている。ホログラムは、コヒーレン
トな２光波間の干渉効果を利用して感光剤を露光し、そ
の後定着することによって周期的に屈折率変化を作るも
のである。したがって１枚のホログラムの中に、複数の
回折格子を形成しておくと、図28に示すようなモデルを
形成することができる。このモデルにおいては、入力面
133 の任意の１点（ニューロンに相当する）から放射さ
れた光ビームを、出力面の135 の任意の点に配線でき
る。ホログラム134 の空間分解能は2000本／mm程度であ
るので、２cm2 のホログラム素子は原理的に109 個以上
の独立した回折格子を持つこととなる。このことは、ホ
ログラムを利用したモデルは、104 個以上の入力と104
個以上の出力点を自由に接続できる可能性を有すること
を意味している。
【００１３】一方、光配線素子とともに、光しきい値素
子も多数提案されている。例えば、100 オングストロー
ム程度の極薄のＧａＡｓとＡｌＧａＡｓ層を交互に積層
したＭＱＷ（多重量子井戸）層と呼ばれる媒質の強い非
線形光学効果を利用した素子が、提案されている。ここ
で、非線形光学効果とは入力光強度によって屈折率が変
化する現象をいう。このＭＱＷ層を２枚の部分ミラーで
サンドイッチ構造にして素子を形成することができる。
子も多数提案されている。例えば、100 オングストロー
ム程度の極薄のＧａＡｓとＡｌＧａＡｓ層を交互に積層
したＭＱＷ（多重量子井戸）層と呼ばれる媒質の強い非
線形光学効果を利用した素子が、提案されている。ここ
で、非線形光学効果とは入力光強度によって屈折率が変
化する現象をいう。このＭＱＷ層を２枚の部分ミラーで
サンドイッチ構造にして素子を形成することができる。
【００１４】上述したモデルや光しきい値素子を利用し
た光情報処理技術を利用した光ニューラルネットワーク
に関して様々な試みがなされている（太田、久間：光ニ
ューロコンピータ、テレビジョン学会誌 Vol.42 ，No9
(1988）、pp931 〜936 、武田：光ニューロコンピュテ
ィング、情報処理Vol.29，No.9(1988)，pp984 〜992
等）。
た光情報処理技術を利用した光ニューラルネットワーク
に関して様々な試みがなされている（太田、久間：光ニ
ューロコンピータ、テレビジョン学会誌 Vol.42 ，No9
(1988）、pp931 〜936 、武田：光ニューロコンピュテ
ィング、情報処理Vol.29，No.9(1988)，pp984 〜992
等）。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】上述したモデルにおけ
るニューラルネットワークにおいて、各ニューロン間の
結合は１つのニューロンと次層の全てのニューロンとが
結合する全結合であるため、ニューロン間を結合する結
合線数が莫大なものとなる。例えば1000×1000画素の画
像のためには、1012もの結合線が必要となる。これは、
前述した発光素子を用いたモデルあるいはホログラムを
用いたモデルにおいてはボリュームホログラムのような
大容量の結合方法を採用したとしても容易には実現でき
る値ではない。
るニューラルネットワークにおいて、各ニューロン間の
結合は１つのニューロンと次層の全てのニューロンとが
結合する全結合であるため、ニューロン間を結合する結
合線数が莫大なものとなる。例えば1000×1000画素の画
像のためには、1012もの結合線が必要となる。これは、
前述した発光素子を用いたモデルあるいはホログラムを
用いたモデルにおいてはボリュームホログラムのような
大容量の結合方法を採用したとしても容易には実現でき
る値ではない。
【００１６】また、ニューラルネットワークにおいて
は、各ニューロン間の結合の重みは全て異なっており、
これを光学的に実現するためには、各ニューロン毎に別
々の結合重みを用意する必要がある。このために、上述
したモデルにおける光学マスクやホログラム等のサイズ
に、回折現象から生じる制限が付き、このニューラルネ
ットワークを用いた処理系が大型化するという問題があ
る。
は、各ニューロン間の結合の重みは全て異なっており、
これを光学的に実現するためには、各ニューロン毎に別
々の結合重みを用意する必要がある。このために、上述
したモデルにおける光学マスクやホログラム等のサイズ
に、回折現象から生じる制限が付き、このニューラルネ
ットワークを用いた処理系が大型化するという問題があ
る。
【００１７】さらに、一般的な光情報処理回路において
は、伝達される信号はいわゆる正の数の信号のみでな
く、負の数の信号も伝達されるものであるが、上述した
光学ニューラルネットワークのモデルは、正数の信号の
みしか伝達することができず、処理できる情報が非常に
限られたものとなっていた。
は、伝達される信号はいわゆる正の数の信号のみでな
く、負の数の信号も伝達されるものであるが、上述した
光学ニューラルネットワークのモデルは、正数の信号の
みしか伝達することができず、処理できる情報が非常に
限られたものとなっていた。
【００１８】本発明は上記事情に鑑み、多量の結合線数
を必要とせず、処理系を小型化し、かつ負の数の信号の
伝達を行うことができる光学演算変調素子および光学演
算発光素子、この素子を利用した光学情報処理回路の構
成単位および光学情報処理回路を提供することを目的と
するものである。
を必要とせず、処理系を小型化し、かつ負の数の信号の
伝達を行うことができる光学演算変調素子および光学演
算発光素子、この素子を利用した光学情報処理回路の構
成単位および光学情報処理回路を提供することを目的と
するものである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】本発明による第１の光学
演算変調素子は、入力された複数の情報光（情報を有す
る光）を受光して、該複数の情報光をそれぞれの情報毎
に分離し、それぞれ別個の電気信号として出力する複数
の受光分離素子と、該受光分離素子により出力された電
気信号を演算して演算結果に対応する電気信号を出力す
る演算素子とからなる光電演算素子、および該光電演算
素子から出力された前記演算結果に対応する電気信号に
応じて、光に対する透過または反射特性を変えて光を変
調する光変調素子からなることを特徴とするものであ
る。
演算変調素子は、入力された複数の情報光（情報を有す
る光）を受光して、該複数の情報光をそれぞれの情報毎
に分離し、それぞれ別個の電気信号として出力する複数
の受光分離素子と、該受光分離素子により出力された電
気信号を演算して演算結果に対応する電気信号を出力す
る演算素子とからなる光電演算素子、および該光電演算
素子から出力された前記演算結果に対応する電気信号に
応じて、光に対する透過または反射特性を変えて光を変
調する光変調素子からなることを特徴とするものであ
る。
【００２０】本発明による第２の光学演算変調素子は、
本発明による第１の光学演算変調素子において、前記受
光分離素子が隣接した複数のフィルタ手段からなり、前
記入力された複数の情報光を受光して該複数の情報光を
それぞれの情報毎に分離し、それぞれ別個の電気信号と
して出力する受光分離素子であることを特徴とするもの
である。
本発明による第１の光学演算変調素子において、前記受
光分離素子が隣接した複数のフィルタ手段からなり、前
記入力された複数の情報光を受光して該複数の情報光を
それぞれの情報毎に分離し、それぞれ別個の電気信号と
して出力する受光分離素子であることを特徴とするもの
である。
【００２１】また、本発明による第３の光学演算変調素
子は、本発明による第１または第２の光学演算変調素子
において、前記受光分離素子が入力された正と負の情報
光（正および負の情報を有する光）を受光して該正と負
の情報をそれぞれの情報毎に分離し、それぞれ別個の電
気信号として出力する、隣接した一対の受光分離素子で
あることを特徴とするものである。
子は、本発明による第１または第２の光学演算変調素子
において、前記受光分離素子が入力された正と負の情報
光（正および負の情報を有する光）を受光して該正と負
の情報をそれぞれの情報毎に分離し、それぞれ別個の電
気信号として出力する、隣接した一対の受光分離素子で
あることを特徴とするものである。
【００２２】ここで受光分離素子および光電演算素子か
ら出力される電気信号は、正、負の電気信号のみなら
ず、０の電気信号をも含むものとする。
ら出力される電気信号は、正、負の電気信号のみなら
ず、０の電気信号をも含むものとする。
【００２３】さらに、本発明による第１の光学演算変調
素子群は、本発明による第１、第２または第３の光学演
算変調素子を１次元または２次元状に複数配置して構成
され、前記各光学演算変調素子より出力される前記光に
より構成される情報を出力とすることを特徴とするもの
である。
素子群は、本発明による第１、第２または第３の光学演
算変調素子を１次元または２次元状に複数配置して構成
され、前記各光学演算変調素子より出力される前記光に
より構成される情報を出力とすることを特徴とするもの
である。
【００２４】なお、厳密にいうと１次元に複数配置され
たものは光学演算変調数列とすべきであるが、本発明に
おいては１次元に配置したものも光学演算変調素子群層
に含むものとする。
たものは光学演算変調数列とすべきであるが、本発明に
おいては１次元に配置したものも光学演算変調素子群層
に含むものとする。
【００２５】また、本発明による第１の光学情報処理回
路の構成単位は、本発明による第１の光学演算変調素子
群と、該光学光学演算変調素子群により変調して出力さ
れた前記情報光に重み付けをし、該重み付けされた前記
情報光を出力する重み付き情報光出力手段とからなるこ
とを特徴とするものである。
路の構成単位は、本発明による第１の光学演算変調素子
群と、該光学光学演算変調素子群により変調して出力さ
れた前記情報光に重み付けをし、該重み付けされた前記
情報光を出力する重み付き情報光出力手段とからなるこ
とを特徴とするものである。
【００２６】さらに、本発明による第１の光学情報処理
回路は、複数の本発明による第１の光学情報処理回路の
構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成
単位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報光
を順次他の１つの構成単位の入力とするように結合され
たことを特徴とするものである。
回路は、複数の本発明による第１の光学情報処理回路の
構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成
単位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報光
を順次他の１つの構成単位の入力とするように結合され
たことを特徴とするものである。
【００２７】また、本発明による第２の光学情報処理回
路の構成単位は、本発明による第１の光学演算変調素子
群と、該光学演算変調素子群により変調して出力された
前記情報光に重み付けをし、該重み付けされた前記情報
光を出力する重み付き情報光出力手段と、該重み付き情
報光出力手段により出力された前記情報光を入力とし、
該情報光を変調して出力する前記光学演算変調素子群と
は別の本発明による第１の光学演算変調素子群と、該別
の光学演算変調素子群により変調して出力された前記情
報光を前記光学演算変調素子群に再度入力する情報光再
入力手段とからなることを特徴とするものである。
路の構成単位は、本発明による第１の光学演算変調素子
群と、該光学演算変調素子群により変調して出力された
前記情報光に重み付けをし、該重み付けされた前記情報
光を出力する重み付き情報光出力手段と、該重み付き情
報光出力手段により出力された前記情報光を入力とし、
該情報光を変調して出力する前記光学演算変調素子群と
は別の本発明による第１の光学演算変調素子群と、該別
の光学演算変調素子群により変調して出力された前記情
報光を前記光学演算変調素子群に再度入力する情報光再
入力手段とからなることを特徴とするものである。
【００２８】さらに、本発明による第２の光学情報処理
回路は、少なくとも１つの本発明による第１の光学情報
処理回路の構成単位と、少なくとも１つの本発明による
第２の光学情報処理回路の構成単位とからなり、これら
の構成単位がこれらの構成単位のうちの１つの構成単位
より出力された前記情報光を順次他の１つの構成単位の
入力とするように結合されたことを特徴とするものであ
る。
回路は、少なくとも１つの本発明による第１の光学情報
処理回路の構成単位と、少なくとも１つの本発明による
第２の光学情報処理回路の構成単位とからなり、これら
の構成単位がこれらの構成単位のうちの１つの構成単位
より出力された前記情報光を順次他の１つの構成単位の
入力とするように結合されたことを特徴とするものであ
る。
【００２９】また、本発明による第１の光学演算発光素
子は、入力された複数の情報光を受光して該複数の情報
光をそれぞれの情報毎に分離し、それぞれ別個の電気信
号として出力する、隣接した複数の受光分離素子と、該
受光分離素子により出力された電気信号を演算して演算
結果に対応する電気信号を出力する演算素子とからなる
光電演算素子、および該光電演算素子から出力された前
記演算結果に対応する電気信号に応じた強度で発光する
発光素子とからなることを特徴とするものである。
子は、入力された複数の情報光を受光して該複数の情報
光をそれぞれの情報毎に分離し、それぞれ別個の電気信
号として出力する、隣接した複数の受光分離素子と、該
受光分離素子により出力された電気信号を演算して演算
結果に対応する電気信号を出力する演算素子とからなる
光電演算素子、および該光電演算素子から出力された前
記演算結果に対応する電気信号に応じた強度で発光する
発光素子とからなることを特徴とするものである。
【００３０】また、本発明による第２の光学演算発光素
子は、前記受光分離素子が隣接した複数のフィルタ手段
からなり、前記入力された複数の情報光を受光して該複
数の情報光をそれぞれの情報毎に分離し、それぞれ別個
の電気信号として出力する受光分離素子であることを特
徴とするものである。
子は、前記受光分離素子が隣接した複数のフィルタ手段
からなり、前記入力された複数の情報光を受光して該複
数の情報光をそれぞれの情報毎に分離し、それぞれ別個
の電気信号として出力する受光分離素子であることを特
徴とするものである。
【００３１】また、本発明による第３の光学演算発光素
子は、前記受光分離素子が入力された正と負の情報光を
受光して、該正と負の情報光をそれぞれの情報毎に分離
し、それぞれ別個の電気信号として出力する受光分離素
子であることを特徴とするものである。
子は、前記受光分離素子が入力された正と負の情報光を
受光して、該正と負の情報光をそれぞれの情報毎に分離
し、それぞれ別個の電気信号として出力する受光分離素
子であることを特徴とするものである。
【００３２】さらに、本発明による第４の光学演算発光
素子は、本発明による第１、第２または第３の光学演算
発光素子において、前記発光素子より出力された光に重
み付けをする重み付け手段をさらに備えたことを特徴と
するものである。
素子は、本発明による第１、第２または第３の光学演算
発光素子において、前記発光素子より出力された光に重
み付けをする重み付け手段をさらに備えたことを特徴と
するものである。
【００３３】また、本発明による第５の光学演算発光素
子は、本発明による第１、第２または第３の光学演算発
光素子において、前記受光分離素子が２つの情報光を異
なる２方向から入力可能な受光分離素子であることを特
徴とするものである。
子は、本発明による第１、第２または第３の光学演算発
光素子において、前記受光分離素子が２つの情報光を異
なる２方向から入力可能な受光分離素子であることを特
徴とするものである。
【００３４】さらに、本発明による第６の光学演算発光
素子は、本発明による第４の光学演算発光素子におい
て、前記受光分離素子が２つの情報光を異なる２方向か
ら入力可能な受光分離素子であることを特徴とするもの
である。
素子は、本発明による第４の光学演算発光素子におい
て、前記受光分離素子が２つの情報光を異なる２方向か
ら入力可能な受光分離素子であることを特徴とするもの
である。
【００３５】また、本発明による第１の光学演算発光素
子群は、本発明による第１、第２または第３の光学演算
発光素子を１次元または２次元状に複数配置して構成さ
れ、前記各光学演算発光素子より出力される前記光によ
り構成される情報光を出力とすることを特徴とするもの
である。
子群は、本発明による第１、第２または第３の光学演算
発光素子を１次元または２次元状に複数配置して構成さ
れ、前記各光学演算発光素子より出力される前記光によ
り構成される情報光を出力とすることを特徴とするもの
である。
【００３６】さらに、本発明による第３の光学情報処理
回路の構成単位は、本発明による第１の光学演算発光素
子群と、該光学演算発光素子群により出力された前記情
報光に重み付けをし、該重み付けされた前記情報光を出
力する重み付き情報光出力手段とからなることを特徴と
するものである。
回路の構成単位は、本発明による第１の光学演算発光素
子群と、該光学演算発光素子群により出力された前記情
報光に重み付けをし、該重み付けされた前記情報光を出
力する重み付き情報光出力手段とからなることを特徴と
するものである。
【００３７】また、本発明による第３の光学情報処理回
路は、複数の本発明による第３の光学情報処理回路の構
成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単
位のうちの１つの構成単位より出力された前記光情報を
順次他の１つの構成単位の入力とするように結合された
ことを特徴とするものである。
路は、複数の本発明による第３の光学情報処理回路の構
成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単
位のうちの１つの構成単位より出力された前記光情報を
順次他の１つの構成単位の入力とするように結合された
ことを特徴とするものである。
【００３８】さらに、本発明による第４の光学情報処理
回路の構成単位は、本発明による第１の光学演算発光素
子群と、該光学演算発光素子群により出力された前記情
報光に重み付けをし、該重み付けされた前記光情報を出
力する重み付き情報光出力手段と、該重み付き情報光出
力手段により出力された前記情報光を入力とし、該情報
光を変調して出力する前記光学演算発光素子群とは別の
本発明による第１の光学演算発光素子群と、該別の光学
演算発光素子群により変調して出力された前記情報光を
前記光学演算発光素子群に再度入力する情報光再入力手
段とからなることを特徴とするものである。
回路の構成単位は、本発明による第１の光学演算発光素
子群と、該光学演算発光素子群により出力された前記情
報光に重み付けをし、該重み付けされた前記光情報を出
力する重み付き情報光出力手段と、該重み付き情報光出
力手段により出力された前記情報光を入力とし、該情報
光を変調して出力する前記光学演算発光素子群とは別の
本発明による第１の光学演算発光素子群と、該別の光学
演算発光素子群により変調して出力された前記情報光を
前記光学演算発光素子群に再度入力する情報光再入力手
段とからなることを特徴とするものである。
【００３９】また、本発明による第４の光学情報処理回
路は、少なくとも１つの本発明による第３の光学情報処
理回路の構成単位と、少なくとも１つの本発明による第
４の光学情報処理回路の構成単位とからなり、これらの
構成単位がこれらの構成単位のうちの１つの構成単位よ
り出力された前記情報光を順次他の１つの構成単位の入
力とするように結合されたことを特徴とするものであ
る。
路は、少なくとも１つの本発明による第３の光学情報処
理回路の構成単位と、少なくとも１つの本発明による第
４の光学情報処理回路の構成単位とからなり、これらの
構成単位がこれらの構成単位のうちの１つの構成単位よ
り出力された前記情報光を順次他の１つの構成単位の入
力とするように結合されたことを特徴とするものであ
る。
【００４０】また、本発明による第５の光学情報処理回
路の構成単位は、本発明による第４の光学演算発光素子
を１次元または２次元状に複数配置して構成され、前記
各光学演算発光素子より出力される前記光により構成さ
れる情報光を出力とすることを特徴とするものである。
路の構成単位は、本発明による第４の光学演算発光素子
を１次元または２次元状に複数配置して構成され、前記
各光学演算発光素子より出力される前記光により構成さ
れる情報光を出力とすることを特徴とするものである。
【００４１】さらに、本発明による第５の光学情報処理
回路は、複数の本発明による第５の光学情報処理回路の
構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成
単位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報光
を順次他の構成単位の入力とするように結合されたこと
を特徴とするものである。
回路は、複数の本発明による第５の光学情報処理回路の
構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成
単位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報光
を順次他の構成単位の入力とするように結合されたこと
を特徴とするものである。
【００４２】さらに、本発明による第２の光学演算発光
素子群は、本発明による第５の光学演算発光素子を１次
元または２次元状に複数配置して構成され、前記各光学
演算発光素子より出力される前記光により構成される情
報光を出力とすることを特徴とするものである。
素子群は、本発明による第５の光学演算発光素子を１次
元または２次元状に複数配置して構成され、前記各光学
演算発光素子より出力される前記光により構成される情
報光を出力とすることを特徴とするものである。
【００４３】さらに、本発明による第６の光学情報処理
回路の構成単位は、本発明による第２の光学演算発光素
子群と、該光学演算発光素子群により変調して出力され
た前記光情報に重み付けをし、該重み付けされた前記情
報光を出力する重み付き情報光出力手段とからなること
を特徴とするものである。
回路の構成単位は、本発明による第２の光学演算発光素
子群と、該光学演算発光素子群により変調して出力され
た前記光情報に重み付けをし、該重み付けされた前記情
報光を出力する重み付き情報光出力手段とからなること
を特徴とするものである。
【００４４】また、本発明による第６の光学情報処理回
路は、複数の本発明による第６の光学情報処理回路の構
成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単
位のうちの１つの構成単位より出力された前記光情報を
順次他の構成単位の入力とするように結合されたことを
特徴とするものである。
路は、複数の本発明による第６の光学情報処理回路の構
成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単
位のうちの１つの構成単位より出力された前記光情報を
順次他の構成単位の入力とするように結合されたことを
特徴とするものである。
【００４５】また、本発明による第７の光学情報処理回
路の構成単位は、本発明による第６の光学情報処理回路
の構成単位と、該構成単位より出力された前記情報光を
該構成単位に再度入力する情報光再入力手段とからなる
ことを特徴とするものである。
路の構成単位は、本発明による第６の光学情報処理回路
の構成単位と、該構成単位より出力された前記情報光を
該構成単位に再度入力する情報光再入力手段とからなる
ことを特徴とするものである。
【００４６】さらに、本発明による第７の光学情報処理
回路は、少なくとも１つの本発明による第１、第２、第
３または第５の光学情報処理回路の構成単位と、少なく
とも１つの本発明による第７の光学情報処理回路の構成
単位とからなり、これらの構成単位のうちの１つの構成
単位より出力された前記情報光を順次他の１つの構成単
位の入力とするように結合されたことを特徴とするもの
である。
回路は、少なくとも１つの本発明による第１、第２、第
３または第５の光学情報処理回路の構成単位と、少なく
とも１つの本発明による第７の光学情報処理回路の構成
単位とからなり、これらの構成単位のうちの１つの構成
単位より出力された前記情報光を順次他の１つの構成単
位の入力とするように結合されたことを特徴とするもの
である。
【００４７】また、本発明による第８の光学情報処理回
路の構成単位は、本発明による第６の光学演算発光素子
を１次元または２次元状に複数配置して構成され、前記
各光学演算発光素子より出力される前記光により構成さ
れる情報光を出力とすることを特徴とするものである。
路の構成単位は、本発明による第６の光学演算発光素子
を１次元または２次元状に複数配置して構成され、前記
各光学演算発光素子より出力される前記光により構成さ
れる情報光を出力とすることを特徴とするものである。
【００４８】また、本発明による第８の光学情報処理回
路は、複数の本発明による第８の光学情報処理回路の構
成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単
位のうちの１つの構成単位より出力された前記光情報を
順次他の構成単位の入力とするように結合されたことを
特徴とするものである。
路は、複数の本発明による第８の光学情報処理回路の構
成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単
位のうちの１つの構成単位より出力された前記光情報を
順次他の構成単位の入力とするように結合されたことを
特徴とするものである。
【００４９】さらに、本発明による第９の光学情報処理
回路の構成単位は、本発明による第８の光学情報処理回
路の構成単位と、該構成単位より出力された前記光情報
を該構成単位に再度入力する情報光再入力手段とからな
ることを特徴とするものである。
回路の構成単位は、本発明による第８の光学情報処理回
路の構成単位と、該構成単位より出力された前記光情報
を該構成単位に再度入力する情報光再入力手段とからな
ることを特徴とするものである。
【００５０】また、本発明による第９の光学情報処理回
路は、少なくとも１つの本発明による第１、第２、第３
または第５の光学情報処理回路の構成単位と、少なくと
も１つの本発明による第９の光学情報処理回路の構成単
位とからなり、これらの構成単位のうちの１つの構成単
位より出力された前記情報光を順次他の１つの構成単位
の入力とするように結合されたことを特徴とするもので
ある。
路は、少なくとも１つの本発明による第１、第２、第３
または第５の光学情報処理回路の構成単位と、少なくと
も１つの本発明による第９の光学情報処理回路の構成単
位とからなり、これらの構成単位のうちの１つの構成単
位より出力された前記情報光を順次他の１つの構成単位
の入力とするように結合されたことを特徴とするもので
ある。
【００５１】また、本発明による第10の光学情報処理回
路の構成単位は、本発明による第４の光学演算発光素子
を円筒面状または球面状に複数配置して構成され、前記
各光学演算発光素子より出力される前記光により構成さ
れる情報光を出力とすることを特徴とするものである。
路の構成単位は、本発明による第４の光学演算発光素子
を円筒面状または球面状に複数配置して構成され、前記
各光学演算発光素子より出力される前記光により構成さ
れる情報光を出力とすることを特徴とするものである。
【００５２】さらに、本発明による第10の光学情報処理
回路は、本発明による第10の光学情報処理回路の構成単
位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単位の
うちの１つの構成単位より出力された前記情報光を順次
他の構成単位の入力とするように結合されたことを特徴
とするものである。
回路は、本発明による第10の光学情報処理回路の構成単
位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単位の
うちの１つの構成単位より出力された前記情報光を順次
他の構成単位の入力とするように結合されたことを特徴
とするものである。
【００５３】また、本発明による第11の光学情報処理回
路の構成単位は、本発明による第６の光学ニューロン素
子を円筒面状または球面状に複数配置して構成され、前
記各光学ニューロン素子より出力される前記光により構
成される情報光を出力とすることを特徴とするものであ
る。
路の構成単位は、本発明による第６の光学ニューロン素
子を円筒面状または球面状に複数配置して構成され、前
記各光学ニューロン素子より出力される前記光により構
成される情報光を出力とすることを特徴とするものであ
る。
【００５４】また、本発明による第11の光学情報処理回
路は、複数の本発明による第11の光学情報処理回路の構
成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単
位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報光を
順次他の構成単位の入力とするように結合されたことを
特徴とするものである。
路は、複数の本発明による第11の光学情報処理回路の構
成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成単
位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報光を
順次他の構成単位の入力とするように結合されたことを
特徴とするものである。
【００５５】さらに、本発明による第12の光学情報処理
回路の構成単位は、本発明による第11の光学情報処理回
路の構成単位と、該構成単位より出力された前記情報光
を該構成単位に再度入力する情報光再入力手段とからな
ることを特徴とするものである。
回路の構成単位は、本発明による第11の光学情報処理回
路の構成単位と、該構成単位より出力された前記情報光
を該構成単位に再度入力する情報光再入力手段とからな
ることを特徴とするものである。
【００５６】また、本発明による第12の光学情報処理回
路は、少なくとも１つの本発明による第10または第11の
光学情報処理回路の構成単位と、少なくとも１つの本発
明による第12の光学情報処理回路の構成単位とからな
り、これらの構成単位のうちの１つの構成単位より出力
された前記情報光を順次他の１つの構成単位の入力とす
るように結合されたことを特徴とするものである。
路は、少なくとも１つの本発明による第10または第11の
光学情報処理回路の構成単位と、少なくとも１つの本発
明による第12の光学情報処理回路の構成単位とからな
り、これらの構成単位のうちの１つの構成単位より出力
された前記情報光を順次他の１つの構成単位の入力とす
るように結合されたことを特徴とするものである。
【００５７】また、本発明による第13の光学情報処理回
路は、少なくとも１つの本発明による第１、第２、第
３、第５、第10または第11記載の光学情報処理回路の構
成単位と、少なくとも１つの本発明による第９または第
12記載の光学情報処理回路の構成単位とからなり、これ
らの構成単位のうちの１つの構成単位より出力された前
記情報光を順次他の１つの構成単位の入力とするように
結合されたことを特徴とする。
路は、少なくとも１つの本発明による第１、第２、第
３、第５、第10または第11記載の光学情報処理回路の構
成単位と、少なくとも１つの本発明による第９または第
12記載の光学情報処理回路の構成単位とからなり、これ
らの構成単位のうちの１つの構成単位より出力された前
記情報光を順次他の１つの構成単位の入力とするように
結合されたことを特徴とする。
【００５８】
【作用】本発明による第１の光学演算変調素子は、受光
分離素子により複数の情報光（情報を有する光）を受光
して、この情報光を複数の情報毎に分離し、それぞれ別
個の電気信号として出力し、次いで演算素子により各電
気信号を演算し、この演算結果に対応する電気信号を出
力するようにした。次いで、この演算結果に対応する電
気信号に応じて光変調素子の透過または反射特性を変え
て、この光変調素子に入力された光を変調するようにし
たものである。
分離素子により複数の情報光（情報を有する光）を受光
して、この情報光を複数の情報毎に分離し、それぞれ別
個の電気信号として出力し、次いで演算素子により各電
気信号を演算し、この演算結果に対応する電気信号を出
力するようにした。次いで、この演算結果に対応する電
気信号に応じて光変調素子の透過または反射特性を変え
て、この光変調素子に入力された光を変調するようにし
たものである。
【００５９】すなわち、例えば複数の情報をそれぞれ異
なる波長の光もしくは偏光面を変えた光等とし、波長感
度特性の異なる受光分離素子もしくは偏光感度特性の異
なる受光分離素子を用いるか、あるいは受光分離素子に
フィルタもしくは偏光板等のフィルタ手段を設けておけ
ば、この複数の情報光は各情報毎に分離され、それぞれ
の情報毎の電気信号を得ることができる。そしてこの電
気信号を演算素子により演算（加算、減算、乗算、非線
形処理等）し、その結果の電気信号を光変調素子に入力
するようにしたため、複数の情報の演算結果を明暗の情
報として得ることができる。
なる波長の光もしくは偏光面を変えた光等とし、波長感
度特性の異なる受光分離素子もしくは偏光感度特性の異
なる受光分離素子を用いるか、あるいは受光分離素子に
フィルタもしくは偏光板等のフィルタ手段を設けておけ
ば、この複数の情報光は各情報毎に分離され、それぞれ
の情報毎の電気信号を得ることができる。そしてこの電
気信号を演算素子により演算（加算、減算、乗算、非線
形処理等）し、その結果の電気信号を光変調素子に入力
するようにしたため、複数の情報の演算結果を明暗の情
報として得ることができる。
【００６０】また、本発明による第２の光学演算変調素
子は、受光分離素子により正と負の情報光（正および負
の情報を有する光）を受光して、この情報光を正負の情
報毎に分離しそれぞれ別個の電気信号として出力し、次
いで演算素子により各電気信号を演算し、この演算結果
に対応する電気信号を出力するようにし、次いでこの演
算結果に対応する電気信号に応じて光変調素子の透過ま
たは反射特性を変えて、この光変調素子に入力された光
を変調するようにしたものである。
子は、受光分離素子により正と負の情報光（正および負
の情報を有する光）を受光して、この情報光を正負の情
報毎に分離しそれぞれ別個の電気信号として出力し、次
いで演算素子により各電気信号を演算し、この演算結果
に対応する電気信号を出力するようにし、次いでこの演
算結果に対応する電気信号に応じて光変調素子の透過ま
たは反射特性を変えて、この光変調素子に入力された光
を変調するようにしたものである。
【００６１】すなわち、本発明による第１の光学演算変
調素子と同様に正負の情報をそれぞれ異なる波長の光も
しくは偏光面を変えた光とし、波長感度特性の異なる受
光分離素子もしくは偏光感度特性の異なる受光分離素子
を用いるか、あるいは受光分離素子にフィルタもしくは
偏光板等のフィルタ手段を設けておけば、正負の情報光
は各光情報毎に分離され、正および負の情報毎の電気信
号を得ることができる。そしてこの電気信号を演算素子
により演算（非線形処理等）し、その結果を光変調素子
に入力するようにしたため、正負の情報の演算結果を明
暗の情報として得ることができる。
調素子と同様に正負の情報をそれぞれ異なる波長の光も
しくは偏光面を変えた光とし、波長感度特性の異なる受
光分離素子もしくは偏光感度特性の異なる受光分離素子
を用いるか、あるいは受光分離素子にフィルタもしくは
偏光板等のフィルタ手段を設けておけば、正負の情報光
は各光情報毎に分離され、正および負の情報毎の電気信
号を得ることができる。そしてこの電気信号を演算素子
により演算（非線形処理等）し、その結果を光変調素子
に入力するようにしたため、正負の情報の演算結果を明
暗の情報として得ることができる。
【００６２】また、本発明による第１の光学演算変調素
子群は本発明による第１、第２または第３の光学演算変
調素子を１次元または２次元状に複数配置して構成した
ものであり、本発明による第１の光学情報処理回路の構
成単位は、この光学演算変調素子群と、この光学演算変
調素子群により変調して出力された情報光に重み付けを
し、この重み付けされた情報光を出力する重み付き情報
光出力手段とからなるものである。このため、この構成
単位を複数結合させ光学情報処理回路を構成した場合に
も、光学演算変調素子群のある１点における情報光は、
対応する空間光変調素子の近傍の点へ伝達されるという
局所結合により各構成単位間を結合する結線を多数必要
とすることなく、実時間で情報処理を行うことができ、
さらには処理系を小型化することができる。またこの光
学情報処理回路は前述した光学演算変調素子からなるも
のであるため正の信号と負の信号とを同時に伝達し、演
算処理を行うことができるため、高速処理が可能とな
る。
子群は本発明による第１、第２または第３の光学演算変
調素子を１次元または２次元状に複数配置して構成した
ものであり、本発明による第１の光学情報処理回路の構
成単位は、この光学演算変調素子群と、この光学演算変
調素子群により変調して出力された情報光に重み付けを
し、この重み付けされた情報光を出力する重み付き情報
光出力手段とからなるものである。このため、この構成
単位を複数結合させ光学情報処理回路を構成した場合に
も、光学演算変調素子群のある１点における情報光は、
対応する空間光変調素子の近傍の点へ伝達されるという
局所結合により各構成単位間を結合する結線を多数必要
とすることなく、実時間で情報処理を行うことができ、
さらには処理系を小型化することができる。またこの光
学情報処理回路は前述した光学演算変調素子からなるも
のであるため正の信号と負の信号とを同時に伝達し、演
算処理を行うことができるため、高速処理が可能とな
る。
【００６３】さらに、本発明による第２の光学情報処理
回路の構成単位は、本発明による第１の光学演算変調素
子群と、この光学演算変調素子群により変調して出力さ
れた情報光に重み付けをし重み付けがされた情報光を出
力する重み付き情報光出力手段と、この重み付き情報光
出力手段より出力された情報光を入力とし、この情報光
を変調して出力する光学演算変調素子群と、この光学演
算変調素子群より変調して出力された情報光を第１の光
学演算変調素子群に再度入力する情報光再入力手段とか
らなるものである。この光学情報処理回路の構成単位と
本発明による第１の光学情報処理回路の構成単位とを複
数組み合せて結合して情報処理回路を構成すれば、１つ
の構成単位より出力された情報光を再度この構成単位に
入力し、この構成単位において行われる重み付けを必要
な回数繰り返し行うことができるため、例えば、入力さ
れた情報光に対して協調・競合等の処理を行うことがで
きる。
回路の構成単位は、本発明による第１の光学演算変調素
子群と、この光学演算変調素子群により変調して出力さ
れた情報光に重み付けをし重み付けがされた情報光を出
力する重み付き情報光出力手段と、この重み付き情報光
出力手段より出力された情報光を入力とし、この情報光
を変調して出力する光学演算変調素子群と、この光学演
算変調素子群より変調して出力された情報光を第１の光
学演算変調素子群に再度入力する情報光再入力手段とか
らなるものである。この光学情報処理回路の構成単位と
本発明による第１の光学情報処理回路の構成単位とを複
数組み合せて結合して情報処理回路を構成すれば、１つ
の構成単位より出力された情報光を再度この構成単位に
入力し、この構成単位において行われる重み付けを必要
な回数繰り返し行うことができるため、例えば、入力さ
れた情報光に対して協調・競合等の処理を行うことがで
きる。
【００６４】また、本発明による第１の光学演算発光素
子は、受光分離素子により複数の情報光を受光して、こ
の情報光を複数の各情報毎に分離し、それぞれ別個の電
気信号として出力し、次いで演算素子により各電気信号
を演算し、この演算結果に対応する電気信号を出力する
ようにした。次いで、この演算結果に対応する電気信号
に応じた強度で発光素子を発光させるようにしたもので
ある。
子は、受光分離素子により複数の情報光を受光して、こ
の情報光を複数の各情報毎に分離し、それぞれ別個の電
気信号として出力し、次いで演算素子により各電気信号
を演算し、この演算結果に対応する電気信号を出力する
ようにした。次いで、この演算結果に対応する電気信号
に応じた強度で発光素子を発光させるようにしたもので
ある。
【００６５】すなわち、本発明による光学演算発光素子
は、本発明による光学演算変調素子と同一の光電演算素
子により複数の情報光を情報毎に分離して各情報毎の電
気信号を得、この電気信号を演算し、その結果の電気信
号を出力し、この結果の電気信号に応じて発光素子を発
光させるようにしたものである。このため、情報を読み
出すための光を外部から入力することなく、複数の情報
の演算結果を光の明暗の情報として得ることができる。
は、本発明による光学演算変調素子と同一の光電演算素
子により複数の情報光を情報毎に分離して各情報毎の電
気信号を得、この電気信号を演算し、その結果の電気信
号を出力し、この結果の電気信号に応じて発光素子を発
光させるようにしたものである。このため、情報を読み
出すための光を外部から入力することなく、複数の情報
の演算結果を光の明暗の情報として得ることができる。
【００６６】また、本発明による第３の光学演算発光素
子は、受光分離素子により、正と負の情報光を受光し
て、この情報光を正負の情報毎に分離し、それぞれ別個
の電気信号として出力し、次いで演算素子ににより、各
電気信号を演算し、この演算結果に対応する電気信号を
出力するようにした。次いでこの演算結果に対応する電
気信号に応じた強度で発光素子を発光させるようにした
ものである。
子は、受光分離素子により、正と負の情報光を受光し
て、この情報光を正負の情報毎に分離し、それぞれ別個
の電気信号として出力し、次いで演算素子ににより、各
電気信号を演算し、この演算結果に対応する電気信号を
出力するようにした。次いでこの演算結果に対応する電
気信号に応じた強度で発光素子を発光させるようにした
ものである。
【００６７】すなわち、本発明による第１の光学演算発
光素子と同様に正負の情報をそれぞれ異なる波長の光も
しくは偏光面を変えた光とし、波長感度特性の異なる受
光分離素子もしくは偏光感度特性の異なる受光分離素子
を用いるか、あるいは受光分離素子にフィルタもしくは
偏光板等のフィルタ手段を設けておけば、正負の情報光
は各情報毎に分離され、正および負の情報毎の電気信号
を得ることができる。そしてこの電気信号を演算素子に
より演算（非線形処理等）し、その結果に応じて発光素
子を発光させるようにしたため、情報を読み出すための
光を外部から入力することなく正負の情報の演算結果を
明暗の情報として得ることができる。
光素子と同様に正負の情報をそれぞれ異なる波長の光も
しくは偏光面を変えた光とし、波長感度特性の異なる受
光分離素子もしくは偏光感度特性の異なる受光分離素子
を用いるか、あるいは受光分離素子にフィルタもしくは
偏光板等のフィルタ手段を設けておけば、正負の情報光
は各情報毎に分離され、正および負の情報毎の電気信号
を得ることができる。そしてこの電気信号を演算素子に
より演算（非線形処理等）し、その結果に応じて発光素
子を発光させるようにしたため、情報を読み出すための
光を外部から入力することなく正負の情報の演算結果を
明暗の情報として得ることができる。
【００６８】また、本発明による第４の光学演算発光素
子のように、発光素子より発光された光に重み付けをす
る重み付け手段を素子内部に設ければ、重み付け手段を
外部に設けることなく重み付けがなされた光情報を発光
させることができる。
子のように、発光素子より発光された光に重み付けをす
る重み付け手段を素子内部に設ければ、重み付け手段を
外部に設けることなく重み付けがなされた光情報を発光
させることができる。
【００６９】さらに、本発明による第５の光学演算発光
素子のように、受光分離素子を２つの情報光を異なる２
方向から入力可能な受光分離素子とすれば、別々に入力
された２種類の信号をそれぞれ処理することができる。
素子のように、受光分離素子を２つの情報光を異なる２
方向から入力可能な受光分離素子とすれば、別々に入力
された２種類の信号をそれぞれ処理することができる。
【００７０】また、本発明による第６の光学演算発光素
子のように、本発明による第４の光学演算発光素子にお
ける受光分離素子を、２つの情報光を異なる２方向から
入力可能な受光分離素子としてもよい。
子のように、本発明による第４の光学演算発光素子にお
ける受光分離素子を、２つの情報光を異なる２方向から
入力可能な受光分離素子としてもよい。
【００７１】さらに、本発明による第１の光学演算発光
素子群は本発明による第１、第２または第３の光学演算
発光素子を１次元または２次元状に複数配置して構成し
たものであり、本発明による第３の光学情報処理回路の
構成単位は、この光学演算発光素子群と、この光学演算
発光素子群により出力された情報光に重み付けをし、こ
の重み付けされた情報光を出力する重み付き情報光出力
手段とからなるものである。このため、この構成単位を
複数結合させ光学情報処理回路を構成した場合にも、情
報光を読み出すための光を外部から入力することなく、
本発明による第１の光学情報処理回路と同様の情報処理
を行うことが可能となる。
素子群は本発明による第１、第２または第３の光学演算
発光素子を１次元または２次元状に複数配置して構成し
たものであり、本発明による第３の光学情報処理回路の
構成単位は、この光学演算発光素子群と、この光学演算
発光素子群により出力された情報光に重み付けをし、こ
の重み付けされた情報光を出力する重み付き情報光出力
手段とからなるものである。このため、この構成単位を
複数結合させ光学情報処理回路を構成した場合にも、情
報光を読み出すための光を外部から入力することなく、
本発明による第１の光学情報処理回路と同様の情報処理
を行うことが可能となる。
【００７２】さらに、本発明による第２の光学情報処理
回路の構成単位と同様に、本発明による第４の光学情報
処理回路の構成単位と情報光再入力手段とから光学情報
処理回路を構成すれば、重み付けを必要な回数繰り返し
行うことができるため、入力された情報光に対して協調
・競合等の処理を行うことができる。
回路の構成単位と同様に、本発明による第４の光学情報
処理回路の構成単位と情報光再入力手段とから光学情報
処理回路を構成すれば、重み付けを必要な回数繰り返し
行うことができるため、入力された情報光に対して協調
・競合等の処理を行うことができる。
【００７３】また、本発明による第５の光学情報処理回
路の構成単位は、本発明による第４の光学演算発光素子
を１次元または２次元状に複数配置して構成したもので
あり、本発明による第５の光学情報処理回路は、この構
成単位を複数結合させ、１つの構成単位より出力された
情報光を順次他の構成単位の入力とするようにしたもの
である。このため、本発明による第５の光学情報処理回
路は、本発明による第４の光学情報処理回路と同様に、
情報光を読み出すための光を外部から入力することな
く、本発明による第１の光学情報処理回路と同様の情報
処理を行うことが可能となる。さらに、本発明による第
４の光学演算発光素子は、重み付け手段を備えたもので
あるため、各構成単位間に重み付け出力手段が不要であ
り、光学情報処理回路を非常にコンパクトに構成するこ
とができる。
路の構成単位は、本発明による第４の光学演算発光素子
を１次元または２次元状に複数配置して構成したもので
あり、本発明による第５の光学情報処理回路は、この構
成単位を複数結合させ、１つの構成単位より出力された
情報光を順次他の構成単位の入力とするようにしたもの
である。このため、本発明による第５の光学情報処理回
路は、本発明による第４の光学情報処理回路と同様に、
情報光を読み出すための光を外部から入力することな
く、本発明による第１の光学情報処理回路と同様の情報
処理を行うことが可能となる。さらに、本発明による第
４の光学演算発光素子は、重み付け手段を備えたもので
あるため、各構成単位間に重み付け出力手段が不要であ
り、光学情報処理回路を非常にコンパクトに構成するこ
とができる。
【００７４】さらに、本発明による第５の光学情報処理
回路の構成単位と情報光再入力手段とから光学情報処理
回路を構成すれば、重み付けを必要な回数繰り返し行う
ことができるため、入力された情報光に対して協調・競
合等の処理を行うことができる。
回路の構成単位と情報光再入力手段とから光学情報処理
回路を構成すれば、重み付けを必要な回数繰り返し行う
ことができるため、入力された情報光に対して協調・競
合等の処理を行うことができる。
【００７５】また、上述した本発明による第５および第
６の光学演算発光素子は、重み付けを必要な回数繰り返
し行うためのものであり、これらを１次元または２次元
状に複数配置し、第５の光学演算発光素子にあっては重
み付け出力手段を設けて、光学情報処理回路の構成単位
を構成し、さらにこの光学情報処理回路の構成単位を複
数結合させることにより光学情報処理回路を構成するこ
とができる。また、この光学情報処理回路の各構成単位
より出力された情報光をこの構成単位に再度入力する情
報光再入力手段を設け、この構成単位において、前段の
構成単位より出力された情報光が入力される方向とは異
なる方向から、この構成単位により重み付けされた情報
光を再度入力するようにすれば、繰り返し重み付けを行
うための光学情報処理回路をよりコンパクトに構成する
ことが可能となる。
６の光学演算発光素子は、重み付けを必要な回数繰り返
し行うためのものであり、これらを１次元または２次元
状に複数配置し、第５の光学演算発光素子にあっては重
み付け出力手段を設けて、光学情報処理回路の構成単位
を構成し、さらにこの光学情報処理回路の構成単位を複
数結合させることにより光学情報処理回路を構成するこ
とができる。また、この光学情報処理回路の各構成単位
より出力された情報光をこの構成単位に再度入力する情
報光再入力手段を設け、この構成単位において、前段の
構成単位より出力された情報光が入力される方向とは異
なる方向から、この構成単位により重み付けされた情報
光を再度入力するようにすれば、繰り返し重み付けを行
うための光学情報処理回路をよりコンパクトに構成する
ことが可能となる。
【００７６】また、本発明による第10の光学情報処理回
路の構成単位は本発明による第４の光学演算発光素子
を、本発明による第11の光学情報処理回路の構成単位は
本発明による第６の光学演算発光素子をそれぞれ円筒面
状または球面状に複数配置して構成したものであり、本
発明による第10，第11の光学情報処理回路は、この光学
情報処理回路の構成単位を複数結合させ、１つの構成単
位より出力された情報光を順次他の構成単位の入力とす
るようにしたものである。このため、実空間における２
次元平面の情報光のみならず、これを極座標変換した情
報光を伝達することができ、極座標系の情報処理を行う
ことが可能となる。
路の構成単位は本発明による第４の光学演算発光素子
を、本発明による第11の光学情報処理回路の構成単位は
本発明による第６の光学演算発光素子をそれぞれ円筒面
状または球面状に複数配置して構成したものであり、本
発明による第10，第11の光学情報処理回路は、この光学
情報処理回路の構成単位を複数結合させ、１つの構成単
位より出力された情報光を順次他の構成単位の入力とす
るようにしたものである。このため、実空間における２
次元平面の情報光のみならず、これを極座標変換した情
報光を伝達することができ、極座標系の情報処理を行う
ことが可能となる。
【００７７】さらに、本発明による第12の光学情報処理
回路の構成単位のように、本発明による第11の光学情報
処理回路の構成単位と情報光再入力手段とから光学情報
処理回路を構成すれば、重み付けを必要な回数繰り返し
行うことができるため、極座標変換された光情報に対し
て協調、競合等の処理を行うことができる。また、本発
明による第13の光学情報処理回路のように、本発明によ
る第１、第２、第３、第５、第10または第11の光学情報
処理回路の構成単位を組み合わせれば、実空間における
情報光と極座標系の情報光とを組み合わせて処理するこ
とができる。
回路の構成単位のように、本発明による第11の光学情報
処理回路の構成単位と情報光再入力手段とから光学情報
処理回路を構成すれば、重み付けを必要な回数繰り返し
行うことができるため、極座標変換された光情報に対し
て協調、競合等の処理を行うことができる。また、本発
明による第13の光学情報処理回路のように、本発明によ
る第１、第２、第３、第５、第10または第11の光学情報
処理回路の構成単位を組み合わせれば、実空間における
情報光と極座標系の情報光とを組み合わせて処理するこ
とができる。
【００７８】
【実施例】以下図面を参照して本発明の実施例について
詳細に説明する。
詳細に説明する。
【００７９】図１は本発明による光学演算変調素子の実
施例による光学ニューロン素子の構成を表す図である。
図１に示すように光学ニューロン素子１は、赤色の波長
を持つ正の光情報を受光し、これを電気信号5aとして出
力する、赤色に感度特性を持つフォトダイオード等から
なる受光素子3aと、青色の波長を持つ負の光情報を受光
し、これを電気信号5bとして出力する、青色に感度特性
を持つフォトダイオード等からなる受光分離素子４と、
この受光分離素子４より出力された電気信号5a，5bを演
算して、演算結果に対応する電気信号７を出力する演算
素子６とからなる光電演算素子８と、透明電極9a，9bに
より挾まれた透過型液晶10からなる透過型の光変調素子
11とこの光変調素子11を挟んでなる偏光子12a ，12b と
からなるものである。
施例による光学ニューロン素子の構成を表す図である。
図１に示すように光学ニューロン素子１は、赤色の波長
を持つ正の光情報を受光し、これを電気信号5aとして出
力する、赤色に感度特性を持つフォトダイオード等から
なる受光素子3aと、青色の波長を持つ負の光情報を受光
し、これを電気信号5bとして出力する、青色に感度特性
を持つフォトダイオード等からなる受光分離素子４と、
この受光分離素子４より出力された電気信号5a，5bを演
算して、演算結果に対応する電気信号７を出力する演算
素子６とからなる光電演算素子８と、透明電極9a，9bに
より挾まれた透過型液晶10からなる透過型の光変調素子
11とこの光変調素子11を挟んでなる偏光子12a ，12b と
からなるものである。
【００８０】光学ニューロン素子１に正と負の情報をそ
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号13が同時に照射さ
れると、受光分離素子3a，3bにより、正負の情報光がそ
れぞれ分離され、正の情報を表す電気信号5a、負の情報
を表す電気信号5bとして出力される。出力された電気信
号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線形処理が
なされ、これにより演算結果に対応する電気信号７が出
力され、この電気信号７に応じて光変調素子11が変調さ
れる。このように変調された光変調素子11に白色光等の
読出し光14が照射されると、読出し光14は偏光子12a に
より偏光され、偏光された読出し光14は光変調素子11に
よって透過変調され、さらに偏光子12bによって偏光さ
れ情報光15として出力される。
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号13が同時に照射さ
れると、受光分離素子3a，3bにより、正負の情報光がそ
れぞれ分離され、正の情報を表す電気信号5a、負の情報
を表す電気信号5bとして出力される。出力された電気信
号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線形処理が
なされ、これにより演算結果に対応する電気信号７が出
力され、この電気信号７に応じて光変調素子11が変調さ
れる。このように変調された光変調素子11に白色光等の
読出し光14が照射されると、読出し光14は偏光子12a に
より偏光され、偏光された読出し光14は光変調素子11に
よって透過変調され、さらに偏光子12bによって偏光さ
れ情報光15として出力される。
【００８１】次いで本発明の第２実施例について説明す
る。
る。
【００８２】図２は本発明による光学演算変調素子の第
２実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図２に示すように光学ニューロン素子１は、青フィ
ルタ2aと赤フィルタ2bとが隣接して設けられた正負信号
分離フィルタ２、および青フィルタ2aによりフィルタリ
ングがなされた情報光を受光しこれを電気信号5aとして
出力するフォトダイオードからなる受光素子3aと青フィ
ルタ2bによりフィルタリングがなされた情報光を受光し
これを電気信号5bとして出力するフォトダイオードから
なる受光素子3bとからなる受光素子ペア３からなる受光
分離素子４と、この受光分離素子４より出力された電気
信号5a，5bを演算して、演算結果に対応する電気信号７
を出力する演算素子６とからなる光電演算素子８と、透
明電極9a，9bにより挟まれた透過型液晶10からなる透過
型の光変調素子11とこの光変調素子11を挟んでなる偏光
子12a ，12b とからなるものである。
２実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図２に示すように光学ニューロン素子１は、青フィ
ルタ2aと赤フィルタ2bとが隣接して設けられた正負信号
分離フィルタ２、および青フィルタ2aによりフィルタリ
ングがなされた情報光を受光しこれを電気信号5aとして
出力するフォトダイオードからなる受光素子3aと青フィ
ルタ2bによりフィルタリングがなされた情報光を受光し
これを電気信号5bとして出力するフォトダイオードから
なる受光素子3bとからなる受光素子ペア３からなる受光
分離素子４と、この受光分離素子４より出力された電気
信号5a，5bを演算して、演算結果に対応する電気信号７
を出力する演算素子６とからなる光電演算素子８と、透
明電極9a，9bにより挟まれた透過型液晶10からなる透過
型の光変調素子11とこの光変調素子11を挟んでなる偏光
子12a ，12b とからなるものである。
【００８３】光学ニューロン素子１に正と負の情報をそ
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号13が同時に照射さ
れると、受光分離素子４の正負信号分離フィルタ２の青
フィルタ2a、赤フィルタ2bにより、正負の情報光がそれ
ぞれ分離される。分離された各情報光はそれぞれ受光素
子3a，3bにより受光され、正の情報を表す電気信号5a、
負の情報を表す電気信号5bとして出力される。出力され
た電気信号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線
形処理がなされ、これにより演算結果に対応する電気信
号７が出力され、この電気信号７に応じて光変調素子11
が変調される。このように変調された光変調素子11に白
色光等の読出し光14が照射されると、読出し光14は偏光
子12a により偏光され、偏光された読出し光14は光変調
素子11によって透過変調され、さらに偏光子12b によっ
て偏光され情報光15として出力される。
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号13が同時に照射さ
れると、受光分離素子４の正負信号分離フィルタ２の青
フィルタ2a、赤フィルタ2bにより、正負の情報光がそれ
ぞれ分離される。分離された各情報光はそれぞれ受光素
子3a，3bにより受光され、正の情報を表す電気信号5a、
負の情報を表す電気信号5bとして出力される。出力され
た電気信号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線
形処理がなされ、これにより演算結果に対応する電気信
号７が出力され、この電気信号７に応じて光変調素子11
が変調される。このように変調された光変調素子11に白
色光等の読出し光14が照射されると、読出し光14は偏光
子12a により偏光され、偏光された読出し光14は光変調
素子11によって透過変調され、さらに偏光子12b によっ
て偏光され情報光15として出力される。
【００８４】このような機能を有する本発明の第１また
は第２実施例による光学ニューロン素子１を１次元また
は２次元状に複数配置して、各光学ニューロン素子より
出力される光により構成される情報光を出力とする光学
ニューロン層を構成し、この光学ニューロン層とこの光
学ニューロン層により変調して出力された情報光に重み
付けをし、重み付けされた情報光を出力する重み付き情
報光出力手段とからなる光学ニューラルネットワークの
構成単位を構成し、これらを複数結合して光学ニューラ
ルネットワークを構成することができる。
は第２実施例による光学ニューロン素子１を１次元また
は２次元状に複数配置して、各光学ニューロン素子より
出力される光により構成される情報光を出力とする光学
ニューロン層を構成し、この光学ニューロン層とこの光
学ニューロン層により変調して出力された情報光に重み
付けをし、重み付けされた情報光を出力する重み付き情
報光出力手段とからなる光学ニューラルネットワークの
構成単位を構成し、これらを複数結合して光学ニューラ
ルネットワークを構成することができる。
【００８５】図３は本発明による光学演算変調素子の第
１または第２実施例による光学ニューロン素子を用いて
構成した光学情報処理回路である光学ニューラルネット
ワークの構成単位の１実施例を表す図である。
１または第２実施例による光学ニューロン素子を用いて
構成した光学情報処理回路である光学ニューラルネット
ワークの構成単位の１実施例を表す図である。
【００８６】図３に示すように、本発明の第１または第
２実施例による光学ニューロン素子を用いて構成した光
学ニューラルネットワークの構成単位は、前述した光学
ニューロン素子１を２次元状に複数結合してなる光学ニ
ューロン層16および重みマスクＷとレンズＬとからなる
重み付け出力手段17からなるものである。なお、光学ニ
ューロン層16は図面に向かって左側に受光分離素子を向
けるように配置される。正の情報を青色光で、負の情報
を赤色光でそれぞれ表した情報光Ｉは光学ニューロン層
16のＷ側より光学ニューロン層16に照射される。照射さ
れた情報光Ｉは光学ニューロン層16を構成する各光学ニ
ューロン素子により前述した演算処理がなされ、各光学
ニューロン素子に入力される情報光に応じて各光学ニュ
ーロン素子における光変調素子が変調される。その後光
学ニューロン層16のＲ側より白色光等の書込み／読出し
光Ｈが照射される。照射された書込み／読出し光Ｈは、
光学ニューロン層16を構成する各光学ニューロン素子の
光変調素子により変調され、情報光Ｉ′として出力され
る。出力された情報光Ｉ′はレンズＬを通り重みマスク
Ｗにより重み付けされて、重み付け情報光Ｉ″として出
力されるものである。なお、重みマスクＷは、所望とす
る重み付けをすることができるように青フィルタと赤フ
ィルタとで構成されてなるものである。
２実施例による光学ニューロン素子を用いて構成した光
学ニューラルネットワークの構成単位は、前述した光学
ニューロン素子１を２次元状に複数結合してなる光学ニ
ューロン層16および重みマスクＷとレンズＬとからなる
重み付け出力手段17からなるものである。なお、光学ニ
ューロン層16は図面に向かって左側に受光分離素子を向
けるように配置される。正の情報を青色光で、負の情報
を赤色光でそれぞれ表した情報光Ｉは光学ニューロン層
16のＷ側より光学ニューロン層16に照射される。照射さ
れた情報光Ｉは光学ニューロン層16を構成する各光学ニ
ューロン素子により前述した演算処理がなされ、各光学
ニューロン素子に入力される情報光に応じて各光学ニュ
ーロン素子における光変調素子が変調される。その後光
学ニューロン層16のＲ側より白色光等の書込み／読出し
光Ｈが照射される。照射された書込み／読出し光Ｈは、
光学ニューロン層16を構成する各光学ニューロン素子の
光変調素子により変調され、情報光Ｉ′として出力され
る。出力された情報光Ｉ′はレンズＬを通り重みマスク
Ｗにより重み付けされて、重み付け情報光Ｉ″として出
力されるものである。なお、重みマスクＷは、所望とす
る重み付けをすることができるように青フィルタと赤フ
ィルタとで構成されてなるものである。
【００８７】このような光学ニューラルネットワークの
構成単位を複数結合して光学ニューラルネットワークを
構成した状態を図４に示す。
構成単位を複数結合して光学ニューラルネットワークを
構成した状態を図４に示す。
【００８８】図４に示すように光学ニューラルネットワ
ーク20は２つの構成単位が対向するように結合されてお
り、各構成単位の重み付け出力手段において情報光を重
み付けしてこの情報光を次段の構成単位に伝達するよう
にしたものである。このように各構成単位を対向配置す
ることにより、ニューラルネットワークをコンパクトに
構成することができ、また構成単位を配置する際の精度
を向上させることができる。
ーク20は２つの構成単位が対向するように結合されてお
り、各構成単位の重み付け出力手段において情報光を重
み付けしてこの情報光を次段の構成単位に伝達するよう
にしたものである。このように各構成単位を対向配置す
ることにより、ニューラルネットワークをコンパクトに
構成することができ、また構成単位を配置する際の精度
を向上させることができる。
【００８９】まず情報光Ｉ０が第１の光学ニューラルネ
ットワークの構成単位における光学ニューロン層21のＷ
側に入力され、この情報光Ｉ０に応じて光学ニューロン
層21における各光学ニューロン素子の光変調素子が変調
される。次いで光学ニューロン層21のＲ側に書込み／読
出し光Ｈ１が照射され光学ニューロン層21に記録されて
いる情報光に応じて書込み／読出し光Ｈ１が変調され情
報光が出力される。この出力された情報光Ｉ１がレンズ
Ｌ１と重みマスクＷ１とからなる重み付け出力手段25に
より重み付けされる。この重み付けがなされた情報光Ｉ
１′は第２の光学ニューラルネットワークの構成単位に
おける光学ニューロン層22のＷ側に入力されこの情報光
Ｉ１′に応じて光学ニューロン層22における各光学ニュ
ーロン素子の光変調素子が変調される。この際、光学ニ
ューロン層21のある１つの光学ニューロン素子から光学
ニューロン層22への情報光の伝達は、光学ニューロン層
21のある１つの光学ニューロン素子と対応する光学ニュ
ーロン層22上のある１つの光学ニューロン素子の近傍の
光学ニューロン素子にのみ情報光を伝達するという局所
結合型の伝達となっている。次いで同様に光学ニューロ
ン層22のＲ側より書込み／読出し光Ｈ２が照射され光学
ニューロン層22に記録されている情報光に応じて書込み
／読出し光Ｈ２が変調されて情報光が出力され、この出
力された情報光Ｉ２はレンズＬ２と重み付けマスクＷ２
とからなる重み付け出力手段26により、重み付けマスク
Ｗ１とは異なる重み付けがなされ反射される。この重み
付けがなされた情報光Ｉ２′は出力用光学ニューロン層
23に入力される。ここでも上述したように、この情報光
Ｉ２′に応じて各光学ニューロン素子の光変調素子が変
調される。この光学ニューロン層23に記録された情報光
Ｉ２′は、光学ニューロン層23のＲ側より読出し光Ｒ１
が照射されることにより読み出され、最終的に処理がな
された情報光Ｏ１が出力される。
ットワークの構成単位における光学ニューロン層21のＷ
側に入力され、この情報光Ｉ０に応じて光学ニューロン
層21における各光学ニューロン素子の光変調素子が変調
される。次いで光学ニューロン層21のＲ側に書込み／読
出し光Ｈ１が照射され光学ニューロン層21に記録されて
いる情報光に応じて書込み／読出し光Ｈ１が変調され情
報光が出力される。この出力された情報光Ｉ１がレンズ
Ｌ１と重みマスクＷ１とからなる重み付け出力手段25に
より重み付けされる。この重み付けがなされた情報光Ｉ
１′は第２の光学ニューラルネットワークの構成単位に
おける光学ニューロン層22のＷ側に入力されこの情報光
Ｉ１′に応じて光学ニューロン層22における各光学ニュ
ーロン素子の光変調素子が変調される。この際、光学ニ
ューロン層21のある１つの光学ニューロン素子から光学
ニューロン層22への情報光の伝達は、光学ニューロン層
21のある１つの光学ニューロン素子と対応する光学ニュ
ーロン層22上のある１つの光学ニューロン素子の近傍の
光学ニューロン素子にのみ情報光を伝達するという局所
結合型の伝達となっている。次いで同様に光学ニューロ
ン層22のＲ側より書込み／読出し光Ｈ２が照射され光学
ニューロン層22に記録されている情報光に応じて書込み
／読出し光Ｈ２が変調されて情報光が出力され、この出
力された情報光Ｉ２はレンズＬ２と重み付けマスクＷ２
とからなる重み付け出力手段26により、重み付けマスク
Ｗ１とは異なる重み付けがなされ反射される。この重み
付けがなされた情報光Ｉ２′は出力用光学ニューロン層
23に入力される。ここでも上述したように、この情報光
Ｉ２′に応じて各光学ニューロン素子の光変調素子が変
調される。この光学ニューロン層23に記録された情報光
Ｉ２′は、光学ニューロン層23のＲ側より読出し光Ｒ１
が照射されることにより読み出され、最終的に処理がな
された情報光Ｏ１が出力される。
【００９０】このニューラルネットワーク20においては
各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、各層
のいかなる点においても結合重みは共通であるという、
空間不変（スペースインバリアント）となっているた
め、各層間における重み結合を実現することができるの
である。
各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、各層
のいかなる点においても結合重みは共通であるという、
空間不変（スペースインバリアント）となっているた
め、各層間における重み結合を実現することができるの
である。
【００９１】次いで本発明の第３実施例について説明す
る。
る。
【００９２】図５は本発明による光学演算変調素子の第
３実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図５に示すように光電演算素子８を構成する正負信
号分離フィルタ２、受光素子ペア３および演算素子６に
ついては、本発明の第１および第２実施例における光学
ニューロン素子の構成と同一であるため、詳しい説明は
省略する。本発明の第３実施例による光学ニューロン素
子31はこの光電演算素子８と、透明電極39a ，39b によ
り挟まれた反射型液晶38からなる反射型の光変調素子40
とこの光変調素子40に入力される光、および反射された
光を偏光する偏光子41とからなるものである。
３実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図５に示すように光電演算素子８を構成する正負信
号分離フィルタ２、受光素子ペア３および演算素子６に
ついては、本発明の第１および第２実施例における光学
ニューロン素子の構成と同一であるため、詳しい説明は
省略する。本発明の第３実施例による光学ニューロン素
子31はこの光電演算素子８と、透明電極39a ，39b によ
り挟まれた反射型液晶38からなる反射型の光変調素子40
とこの光変調素子40に入力される光、および反射された
光を偏光する偏光子41とからなるものである。
【００９３】なお、本実施例においては、受光分離素子
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、本発明の第１実施例と同様
に、赤色光、青色光それぞれに分離感度特性を有する受
光素子により受光分離素子４を構成するようにしてもよ
い。
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、本発明の第１実施例と同様
に、赤色光、青色光それぞれに分離感度特性を有する受
光素子により受光分離素子４を構成するようにしてもよ
い。
【００９４】光学ニューロン素子31に正と負の情報をそ
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号42が同時に照射さ
れると、受光分離素子４の正負信号分離フィルタ２の青
フィルタ2a、赤フィルタ2bにより、正負の情報光がそれ
ぞれ分離される。分離された各情報光はそれぞれ受光素
子3a，3bにより受光され、正の情報を表す電気信号5a、
負の情報を表す電気信号5bとして出力される。出力され
た電気信号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線
形処理がなされ、これにより演算結果に対応する電気信
号７が出力され、この電気信号７に応じて光変調素子40
が変調される。このように変調された光変調素子40に白
色光等の読出し光43が照射されると、読出し光43は偏光
子41により偏光され、偏光された読出し光43は光変調素
子10により反射変調され再度偏光子41により偏光され情
報光44として出力される。
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号42が同時に照射さ
れると、受光分離素子４の正負信号分離フィルタ２の青
フィルタ2a、赤フィルタ2bにより、正負の情報光がそれ
ぞれ分離される。分離された各情報光はそれぞれ受光素
子3a，3bにより受光され、正の情報を表す電気信号5a、
負の情報を表す電気信号5bとして出力される。出力され
た電気信号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線
形処理がなされ、これにより演算結果に対応する電気信
号７が出力され、この電気信号７に応じて光変調素子40
が変調される。このように変調された光変調素子40に白
色光等の読出し光43が照射されると、読出し光43は偏光
子41により偏光され、偏光された読出し光43は光変調素
子10により反射変調され再度偏光子41により偏光され情
報光44として出力される。
【００９５】このような機能を有する光学ニューロン素
子31を１次元または２次元状に複数配置して、各光学ニ
ューロン素子より出力される光により構成される情報光
を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニュ
ーロン層とこの光学ニューロン層により変調して出力さ
れた情報光に重み付けをし、重み付けされた情報光を出
力する重み付き情報光出力手段とからなる光学ニューラ
ルネットワークの構成単位を構成し、これらを複数結合
して光学ニューラルネットワークを構成することができ
る。
子31を１次元または２次元状に複数配置して、各光学ニ
ューロン素子より出力される光により構成される情報光
を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニュ
ーロン層とこの光学ニューロン層により変調して出力さ
れた情報光に重み付けをし、重み付けされた情報光を出
力する重み付き情報光出力手段とからなる光学ニューラ
ルネットワークの構成単位を構成し、これらを複数結合
して光学ニューラルネットワークを構成することができ
る。
【００９６】図６は本発明による光学演算変調素子の第
３実施例による光学ニューロン素子を用いて構成した光
学ニューラルネットワークの構成単位の１実施例を表す
図である。
３実施例による光学ニューロン素子を用いて構成した光
学ニューラルネットワークの構成単位の１実施例を表す
図である。
【００９７】図６に示すように、本発明の第３実施例に
よる光学ニューロン素子を用いて構成した光学ニューラ
ルネットワークの構成単位は、前述した光学ニューロン
素子31を２次元状に複数結合してなる光学ニューロン層
45および重みマスクＷとレンズＬとからなる重み付け出
力手段46とからなるものである。なお、光学ニューロン
層45は図面に向かって右側に受光分離素子を向けるよう
に配置される。正の情報を青色光で、負の情報を赤色光
でそれぞれ表した情報光Ｉは光学ニューロン層45のＷ側
より光学ニューロン層45に照射される。照射された情報
光Ｉは光学ニューロン層45を構成する各光学ニューロン
素子により前述した演算処理がなされ、各光学ニューロ
ン素子に入力される情報光に応じて各光学ニューロン素
子における光変調素子が変調される。その後光学ニュー
ロン層45のＲ側より白色光等の書込み／読出し光Ｈが照
射される。照射された書込み／読出し光Ｈは、光学ニュ
ーロン層45を構成する各光学ニューロン素子の光変調素
子により反射変調され、情報光Ｉ′として出力される。
出力された情報光Ｉ′はレンズＬを通り重みマスクＷに
より重み付けされて、重み付け情報光Ｉ″として出力さ
れるものである。なお、重みマスクＷは、所望とする重
み付けをすることができるように青フィルタと赤フィル
タとで構成されてなるものであり、本実施例においては
反射型の重みマスクとする。
よる光学ニューロン素子を用いて構成した光学ニューラ
ルネットワークの構成単位は、前述した光学ニューロン
素子31を２次元状に複数結合してなる光学ニューロン層
45および重みマスクＷとレンズＬとからなる重み付け出
力手段46とからなるものである。なお、光学ニューロン
層45は図面に向かって右側に受光分離素子を向けるよう
に配置される。正の情報を青色光で、負の情報を赤色光
でそれぞれ表した情報光Ｉは光学ニューロン層45のＷ側
より光学ニューロン層45に照射される。照射された情報
光Ｉは光学ニューロン層45を構成する各光学ニューロン
素子により前述した演算処理がなされ、各光学ニューロ
ン素子に入力される情報光に応じて各光学ニューロン素
子における光変調素子が変調される。その後光学ニュー
ロン層45のＲ側より白色光等の書込み／読出し光Ｈが照
射される。照射された書込み／読出し光Ｈは、光学ニュ
ーロン層45を構成する各光学ニューロン素子の光変調素
子により反射変調され、情報光Ｉ′として出力される。
出力された情報光Ｉ′はレンズＬを通り重みマスクＷに
より重み付けされて、重み付け情報光Ｉ″として出力さ
れるものである。なお、重みマスクＷは、所望とする重
み付けをすることができるように青フィルタと赤フィル
タとで構成されてなるものであり、本実施例においては
反射型の重みマスクとする。
【００９８】このような光学ニューラルネットワークの
構成単位を複数結合して光学ニューラルネットワークを
構成した状態を図７に示す。
構成単位を複数結合して光学ニューラルネットワークを
構成した状態を図７に示す。
【００９９】図７に示すように光学ニューラルネットワ
ーク50は２つの構成単位が対向するように結合されてお
り、各構成単位の重み付け出力手段において情報光を重
み付けしてこの情報光を次段の構成単位に伝達するよう
にしたものである。このように各構成単位を対向配置す
ることにより、ニューラルネットワークをコンパクトに
構成することができ、また構成単位を配置する際の精度
を向上させることができる。
ーク50は２つの構成単位が対向するように結合されてお
り、各構成単位の重み付け出力手段において情報光を重
み付けしてこの情報光を次段の構成単位に伝達するよう
にしたものである。このように各構成単位を対向配置す
ることにより、ニューラルネットワークをコンパクトに
構成することができ、また構成単位を配置する際の精度
を向上させることができる。
【０１００】まず情報光Ｉ３が第１の光学ニューラルネ
ットワークの構成単位における光学ニューロン層51のＷ
側に入力され、この情報光Ｉ３に応じて光学ニューロン
層51における各光学素子の光変調素子が変調される。次
いで光学ニューロン層51のＲ側に書込み／読出し光Ｈ３
が照射され光学ニューロン層51に記録されている情報光
に応じて書込み／読出し光Ｈ３が変調され情報光が出力
される。この出力された情報光Ｉ４がレンズＬ３と重み
マスクＷ３とからなる重み付け出力手段24により重み付
けされる。この重み付けがなされた情報光Ｉ４′は第２
の光学ニューラルネットワークの構成単位における光学
ニューロン層52のＷ側に入力され、この情報光Ｉ４′に
応じて光学ニューロン層52における各光学ニューロン素
子の光変調素子が変調される。この際、光学ニューロン
層51のある１つの光学ニューロン素子から光学ニューロ
ン層52への情報光の伝達は、光学ニューロン層51のある
１つの光学ニューロン素子と対応する光学ニューロン層
52上のある１つの光学ニューロン素子の近傍の光学ニュ
ーロン素子にのみ情報光を伝達するという局所結合型の
伝達となっている。次いで同様に光学ニューロン層52の
Ｒ側より書込み／読出し光Ｈ４が照射され光学ニューロ
ン層52に記録されている情報光に応じて書込み／読出し
光Ｈ４が変調されて情報光が出力され、この出力された
情報光Ｉ５はレンズＬ４と重み付けマスクＷ４とからな
る重み付け出力手段55により、重み付けマスクＷ３とは
異なる重み付けがなされ反射される。この重み付けがな
された情報光Ｉ５′は出力用光学ニューロン層53に入力
される。ここでも上述したように、この情報光Ｉ５′に
応じて各光学ニューロン素子の光変調素子が変調され
る。この光学ニューロン層53に記録された情報光Ｉ５′
は、光学ニューロン層53のＲ側より読出し光Ｒ２が照射
されることにより読み出され、最終的に処理がなされた
情報光Ｏ２が出力される。
ットワークの構成単位における光学ニューロン層51のＷ
側に入力され、この情報光Ｉ３に応じて光学ニューロン
層51における各光学素子の光変調素子が変調される。次
いで光学ニューロン層51のＲ側に書込み／読出し光Ｈ３
が照射され光学ニューロン層51に記録されている情報光
に応じて書込み／読出し光Ｈ３が変調され情報光が出力
される。この出力された情報光Ｉ４がレンズＬ３と重み
マスクＷ３とからなる重み付け出力手段24により重み付
けされる。この重み付けがなされた情報光Ｉ４′は第２
の光学ニューラルネットワークの構成単位における光学
ニューロン層52のＷ側に入力され、この情報光Ｉ４′に
応じて光学ニューロン層52における各光学ニューロン素
子の光変調素子が変調される。この際、光学ニューロン
層51のある１つの光学ニューロン素子から光学ニューロ
ン層52への情報光の伝達は、光学ニューロン層51のある
１つの光学ニューロン素子と対応する光学ニューロン層
52上のある１つの光学ニューロン素子の近傍の光学ニュ
ーロン素子にのみ情報光を伝達するという局所結合型の
伝達となっている。次いで同様に光学ニューロン層52の
Ｒ側より書込み／読出し光Ｈ４が照射され光学ニューロ
ン層52に記録されている情報光に応じて書込み／読出し
光Ｈ４が変調されて情報光が出力され、この出力された
情報光Ｉ５はレンズＬ４と重み付けマスクＷ４とからな
る重み付け出力手段55により、重み付けマスクＷ３とは
異なる重み付けがなされ反射される。この重み付けがな
された情報光Ｉ５′は出力用光学ニューロン層53に入力
される。ここでも上述したように、この情報光Ｉ５′に
応じて各光学ニューロン素子の光変調素子が変調され
る。この光学ニューロン層53に記録された情報光Ｉ５′
は、光学ニューロン層53のＲ側より読出し光Ｒ２が照射
されることにより読み出され、最終的に処理がなされた
情報光Ｏ２が出力される。
【０１０１】このニューラルネットワーク50においては
各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、各層
のいかなる点においても結合重みは共通であるという、
空間不変（スペースインバリアント）となっているた
め、各層間における重み結合を実現することができるの
である。
各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、各層
のいかなる点においても結合重みは共通であるという、
空間不変（スペースインバリアント）となっているた
め、各層間における重み結合を実現することができるの
である。
【０１０２】上述した本発明の第３実施例においては、
光学ニューロン層と重み付け出力手段とを対向配置させ
た光学ニューラルネットワークについて説明したが、本
発明による光学演算変調素子の第３実施例による光学ニ
ューラルネットワークの構成単位はこのような構成に限
定されるものではない。例えば図８に示すように重み付
け出力手段を透過型の重み付け出力手段とし、光学ニュ
ーロン層と重み付け出力手段とを直列に配置してニュー
ラルネットワークを構成するようにしてもよい。
光学ニューロン層と重み付け出力手段とを対向配置させ
た光学ニューラルネットワークについて説明したが、本
発明による光学演算変調素子の第３実施例による光学ニ
ューラルネットワークの構成単位はこのような構成に限
定されるものではない。例えば図８に示すように重み付
け出力手段を透過型の重み付け出力手段とし、光学ニュ
ーロン層と重み付け出力手段とを直列に配置してニュー
ラルネットワークを構成するようにしてもよい。
【０１０３】次に、上述した本発明による光学演算変調
素子の第１、第２および第３実施例における第１の光学
ニューロン層、重み付け出力手段、第２の光学ニューロ
ン層および第２の光学ニューロン層により変調されて出
力された情報光を第１の光学ニューロン層に再度入力す
る情報光再入力手段からなる光学ニューラルネットワー
クの構成単位を有する光学ニューラルネットワークにつ
いて説明する。
素子の第１、第２および第３実施例における第１の光学
ニューロン層、重み付け出力手段、第２の光学ニューロ
ン層および第２の光学ニューロン層により変調されて出
力された情報光を第１の光学ニューロン層に再度入力す
る情報光再入力手段からなる光学ニューラルネットワー
クの構成単位を有する光学ニューラルネットワークにつ
いて説明する。
【０１０４】図９は上述した情報光再入力手段を有する
光学ニューラルネットワークの構成単位と図６に示した
本発明の第３実施例による光学ニューラルネットワーク
の構成単位とを複数結合して光学ニューラルネットワー
クを構成した状態を表す図である。なお、図９に示す光
学ニューラルネットワークは図７に示す光学ニューラル
ネットワークの構成と略同一であるため、図７に示す光
学ニューラルネットワークの構成と同一の部分には図の
番号に「′」を付すこととし、詳細な説明は省略する。
光学ニューラルネットワークの構成単位と図６に示した
本発明の第３実施例による光学ニューラルネットワーク
の構成単位とを複数結合して光学ニューラルネットワー
クを構成した状態を表す図である。なお、図９に示す光
学ニューラルネットワークは図７に示す光学ニューラル
ネットワークの構成と略同一であるため、図７に示す光
学ニューラルネットワークの構成と同一の部分には図の
番号に「′」を付すこととし、詳細な説明は省略する。
【０１０５】図９に示す光学ニューラルネットワーク
は、情報光再入力手段としてハーフミラーＭ１，Ｍ２お
よびレンズＬ５，Ｌ６を有するものである。
は、情報光再入力手段としてハーフミラーＭ１，Ｍ２お
よびレンズＬ５，Ｌ６を有するものである。
【０１０６】光学ニューラルネットワーク50′に入力さ
れた情報光Ｉ３′は、前述した光学ニューラルネットワ
ークと同様に書込み／読出し光Ｈ３′により読み出され
重み付け出力手段54′により重み付けされて、光学ニュ
ーロン層52′に伝達される。光学ニューロン層52′にま
で伝達された情報光Ｉ４″は光学ニューロン層52′のＷ
側に入力されこの情報光Ｉ４″に応じて光学ニューロン
層52′における各光学ニューロン素子の光変調素子が変
調される。次いでハーフミラーＭ２とレンズＬ６とを介
して書込み／再帰読出し光Ｈ５が光学ニューロン層52′
に照射され、光学ニューロン層52′に記録されている情
報光Ｉ４″に応じて書込み／再帰読出し光Ｈ５が変調さ
れ情報光Ｉ４″が読み出される。この読み出された情報
光Ｉ４″は情報光Ｈ５′としてレンズＬ５を介してハー
フミラーＭ１により反射され、光学ニューロン層52′よ
り前段にある光学ニューロン層51′のＷ側に再度入力さ
れる。この際、光学ニューロン層51′に伝達され記録さ
れている情報光Ｉ３″は消去されている。
れた情報光Ｉ３′は、前述した光学ニューラルネットワ
ークと同様に書込み／読出し光Ｈ３′により読み出され
重み付け出力手段54′により重み付けされて、光学ニュ
ーロン層52′に伝達される。光学ニューロン層52′にま
で伝達された情報光Ｉ４″は光学ニューロン層52′のＷ
側に入力されこの情報光Ｉ４″に応じて光学ニューロン
層52′における各光学ニューロン素子の光変調素子が変
調される。次いでハーフミラーＭ２とレンズＬ６とを介
して書込み／再帰読出し光Ｈ５が光学ニューロン層52′
に照射され、光学ニューロン層52′に記録されている情
報光Ｉ４″に応じて書込み／再帰読出し光Ｈ５が変調さ
れ情報光Ｉ４″が読み出される。この読み出された情報
光Ｉ４″は情報光Ｈ５′としてレンズＬ５を介してハー
フミラーＭ１により反射され、光学ニューロン層52′よ
り前段にある光学ニューロン層51′のＷ側に再度入力さ
れる。この際、光学ニューロン層51′に伝達され記録さ
れている情報光Ｉ３″は消去されている。
【０１０７】光学ニューロン層51′においては、光学ニ
ューロン層51′に再度入力された情報光Ｈ５′に応じて
各光学ニューロン素子の光変調素子が変調される。次い
で光学ニューロン層51′のＲ側より書込み／読出し光Ｈ
３′が照射され、光学ニューロン層51′に記録されてい
る情報光Ｈ５′に応じて書込み／読出し光Ｈ３′が変調
されて情報光Ｈ５′が読み出される。読み出された情報
光Ｉ５′はレンズＬ３′と重みマスクＷ３′とからなる
重み付け出力手段54′により再度重み付けがなされ反射
されて光学ニューロン層52′のＷ側に入力され、この情
報光Ｉ４′に応じて光学ニューロン層52′における各光
学ニューロン素子の光変調素子が変調される。この際に
おいても、光学ニューロン層52′に記録されていた情報
光Ｉ４″は消去されているため、光学ニューロン層52′
における各光学ニューロン素子は新たな情報光に応じて
変調されることとなる。以上の処理を繰り返すことによ
り光学ニューロン層51′に入力された情報光Ｉ３′に対
して重みマスクＷ３′による重み付けが繰り返し行われ
ることとなり、重み付けをより強調することができる。
ューロン層51′に再度入力された情報光Ｈ５′に応じて
各光学ニューロン素子の光変調素子が変調される。次い
で光学ニューロン層51′のＲ側より書込み／読出し光Ｈ
３′が照射され、光学ニューロン層51′に記録されてい
る情報光Ｈ５′に応じて書込み／読出し光Ｈ３′が変調
されて情報光Ｈ５′が読み出される。読み出された情報
光Ｉ５′はレンズＬ３′と重みマスクＷ３′とからなる
重み付け出力手段54′により再度重み付けがなされ反射
されて光学ニューロン層52′のＷ側に入力され、この情
報光Ｉ４′に応じて光学ニューロン層52′における各光
学ニューロン素子の光変調素子が変調される。この際に
おいても、光学ニューロン層52′に記録されていた情報
光Ｉ４″は消去されているため、光学ニューロン層52′
における各光学ニューロン素子は新たな情報光に応じて
変調されることとなる。以上の処理を繰り返すことによ
り光学ニューロン層51′に入力された情報光Ｉ３′に対
して重みマスクＷ３′による重み付けが繰り返し行われ
ることとなり、重み付けをより強調することができる。
【０１０８】上述した処理を必要な回数行った後、ハー
フミラーＭ１とレンズＬ４とを介して光学ニューロン層
52′のＲ側より書込み／読出し光Ｈ４′が照射され、光
学ニューロン層52′に記録されている情報光Ｉ４″に応
じて書込み／読出し光Ｈ４′が変調され情報光Ｉ５′が
読み出される。この読み出された情報光Ｉ５′は、レン
ズＬ６を介してハーフミラーＭ２により反射され、出力
用光学ニューロン層53′に入力される。ここでも上述し
たように、この情報光Ｉ５″に応じて各光学ニューロン
素子の光変調素子が変調される。光学ニューロン層53′
に記録された情報光Ｉ５″は、図７に示した光学ニュー
ラルネットワークと同様に読み出され、最終的に処理が
なされた情報光Ｏ２′が出力される。
フミラーＭ１とレンズＬ４とを介して光学ニューロン層
52′のＲ側より書込み／読出し光Ｈ４′が照射され、光
学ニューロン層52′に記録されている情報光Ｉ４″に応
じて書込み／読出し光Ｈ４′が変調され情報光Ｉ５′が
読み出される。この読み出された情報光Ｉ５′は、レン
ズＬ６を介してハーフミラーＭ２により反射され、出力
用光学ニューロン層53′に入力される。ここでも上述し
たように、この情報光Ｉ５″に応じて各光学ニューロン
素子の光変調素子が変調される。光学ニューロン層53′
に記録された情報光Ｉ５″は、図７に示した光学ニュー
ラルネットワークと同様に読み出され、最終的に処理が
なされた情報光Ｏ２′が出力される。
【０１０９】上述した情報光再入力手段を有する光学ニ
ューラルネットワークの実施例においては、図６に示す
本発明の第３実施例による光学ニューラルネットワーク
に情報光再入力手段を用いたものについて説明したが、
これに限定されるものではなく、図４に示した本発明の
第１または第２実施例の光学ニューロン素子を用いた光
学ニューラルネットワークあるいは図８に示した本発明
の第３実施例の光学ニューロン素子を用いた直列配置さ
れた光学ニューラルネットワークにも適用することがで
きるものである。
ューラルネットワークの実施例においては、図６に示す
本発明の第３実施例による光学ニューラルネットワーク
に情報光再入力手段を用いたものについて説明したが、
これに限定されるものではなく、図４に示した本発明の
第１または第２実施例の光学ニューロン素子を用いた光
学ニューラルネットワークあるいは図８に示した本発明
の第３実施例の光学ニューロン素子を用いた直列配置さ
れた光学ニューラルネットワークにも適用することがで
きるものである。
【０１１０】また、上述した実施例においては、受光分
離素子のフィルタ手段として青フィルタ、赤フィルタを
使用し、正負の情報光をそれぞれ青色、赤色の光で担持
した光信号を伝達し、この情報光を分離して演算を行う
ようにしているが、フィルタ手段をそれぞれ直交する偏
光板にて構成し、正負の情報光をそれぞれ直交する偏光
がなされた光信号を伝達し、素子を分離して演算を行う
ようにしてもよい。なお、この際、重みマスクも直交す
る偏光板により形成するものとする。
離素子のフィルタ手段として青フィルタ、赤フィルタを
使用し、正負の情報光をそれぞれ青色、赤色の光で担持
した光信号を伝達し、この情報光を分離して演算を行う
ようにしているが、フィルタ手段をそれぞれ直交する偏
光板にて構成し、正負の情報光をそれぞれ直交する偏光
がなされた光信号を伝達し、素子を分離して演算を行う
ようにしてもよい。なお、この際、重みマスクも直交す
る偏光板により形成するものとする。
【０１１１】次いで本発明による光学演算発光素子の実
施例について説明する。
施例について説明する。
【０１１２】図10は本発明による光学演算発光素子の第
１実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。
１実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。
【０１１３】図10に示すように、光電演算素子８を構成
する正負信号分離フィルタ２、受光素子ペア３および演
算素子６については、本発明による光学演算変調素子の
第２および第３実施例における光学ニューロン素子の構
成と同一であるため、詳しい説明は省略する。本発明に
よる光学演算発光素子の第１実施例による光学ニューロ
ン素子61はこの光電演算素子８と、この光電演算素子８
から出力された演算結果に対応する電気信号に応じた強
度で発光する発光素子62とからなるものである。
する正負信号分離フィルタ２、受光素子ペア３および演
算素子６については、本発明による光学演算変調素子の
第２および第３実施例における光学ニューロン素子の構
成と同一であるため、詳しい説明は省略する。本発明に
よる光学演算発光素子の第１実施例による光学ニューロ
ン素子61はこの光電演算素子８と、この光電演算素子８
から出力された演算結果に対応する電気信号に応じた強
度で発光する発光素子62とからなるものである。
【０１１４】なお、本実施例においては、受光分離素子
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、本発明の第１実施例と同様
に、赤色光、青色光それぞれに分離感度特性を有する受
光素子により受光分離素子４を構成するようにしてもよ
い。
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、本発明の第１実施例と同様
に、赤色光、青色光それぞれに分離感度特性を有する受
光素子により受光分離素子４を構成するようにしてもよ
い。
【０１１５】光学ニューロン素子61に正と負の情報をそ
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号63が同時に照射さ
れると、受光分離素子４の正負信号分離フィルタ２の青
フィルタ2a、赤フィルタ2bにより、正負の情報光がそれ
ぞれ分離される。分離された各情報光はそれぞれ受光素
子3a，3bにより受光され、正の情報を表す電気信号5a、
負の情報を表す電気信号5bとして出力される。出力され
た電気信号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線
形処理がなされ、これにより演算結果に対応する電気信
号７が出力され、この電気信号７に応じた強度で発光素
子62が発光する。この発光素子62による発光光が情報光
64として出力される。
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号63が同時に照射さ
れると、受光分離素子４の正負信号分離フィルタ２の青
フィルタ2a、赤フィルタ2bにより、正負の情報光がそれ
ぞれ分離される。分離された各情報光はそれぞれ受光素
子3a，3bにより受光され、正の情報を表す電気信号5a、
負の情報を表す電気信号5bとして出力される。出力され
た電気信号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線
形処理がなされ、これにより演算結果に対応する電気信
号７が出力され、この電気信号７に応じた強度で発光素
子62が発光する。この発光素子62による発光光が情報光
64として出力される。
【０１１６】このような機能を有する光学ニューロン素
子１を１次元または２次元状に複数配置して、各光学ニ
ューロン素子より出力される光により構成される情報光
を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニュ
ーロン層とこの光学ニューロン層により変調して出力さ
れた情報光に重み付けをし、重み付けされた情報光を出
力する重み付け手段とからなる光学ニューラルネットワ
ークの構成単位を構成し、これらを複数結合して本発明
による光学演算変調素子の第１、第２および第３実施例
と同様に光学ニューラルネットワークを構成することが
できる。
子１を１次元または２次元状に複数配置して、各光学ニ
ューロン素子より出力される光により構成される情報光
を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニュ
ーロン層とこの光学ニューロン層により変調して出力さ
れた情報光に重み付けをし、重み付けされた情報光を出
力する重み付け手段とからなる光学ニューラルネットワ
ークの構成単位を構成し、これらを複数結合して本発明
による光学演算変調素子の第１、第２および第３実施例
と同様に光学ニューラルネットワークを構成することが
できる。
【０１１７】図11は本発明による光学演算発光素子の第
１実施例による光学ニューロン素子を用いて構成した光
学情報処理回路である光学ニューラルネットワークの構
成単位の１実施例を表す図である。
１実施例による光学ニューロン素子を用いて構成した光
学情報処理回路である光学ニューラルネットワークの構
成単位の１実施例を表す図である。
【０１１８】図11に示すように、本発明による光学演算
発光素子の第１実施例による光学ニューロン素子を用い
て構成した光学ニューラルネットワークの構成単位は、
前述した光学ニューロン素子61を２次元状に複数結合し
てなる光学ニューロン層65および重みマスクＷとレンズ
Ｌとからなる重み付け出力手段66とからなるものであ
る。なお、光学ニューロン層65は図面に向かって右側に
受光分離素子を向けるように配置される。正の情報を青
色光で、負の情報を赤色光でそれぞれ表した情報光Ｉは
光学ニューロン層65のＷ側より光学ニューロン層65に照
射される。照射された情報光Ｉは光学ニューロン層65を
構成する各光学ニューロン素子により前述した演算処理
がなされ、各光学ニューロン素子に入力される情報光に
応じて各光学ニューロン素子における発光素子が発光す
る。この発光光は情報光Ｉ′として出力され、出力され
た情報光Ｉ′はレンズＬを通り重みマスクＷにより重み
付けされて、重み付け情報光Ｉ″として出力されるもの
である。なお、重みマスクＷは、所望とする重み付けを
することができるように青フィルタと赤フィルタとで構
成されてなるものである。
発光素子の第１実施例による光学ニューロン素子を用い
て構成した光学ニューラルネットワークの構成単位は、
前述した光学ニューロン素子61を２次元状に複数結合し
てなる光学ニューロン層65および重みマスクＷとレンズ
Ｌとからなる重み付け出力手段66とからなるものであ
る。なお、光学ニューロン層65は図面に向かって右側に
受光分離素子を向けるように配置される。正の情報を青
色光で、負の情報を赤色光でそれぞれ表した情報光Ｉは
光学ニューロン層65のＷ側より光学ニューロン層65に照
射される。照射された情報光Ｉは光学ニューロン層65を
構成する各光学ニューロン素子により前述した演算処理
がなされ、各光学ニューロン素子に入力される情報光に
応じて各光学ニューロン素子における発光素子が発光す
る。この発光光は情報光Ｉ′として出力され、出力され
た情報光Ｉ′はレンズＬを通り重みマスクＷにより重み
付けされて、重み付け情報光Ｉ″として出力されるもの
である。なお、重みマスクＷは、所望とする重み付けを
することができるように青フィルタと赤フィルタとで構
成されてなるものである。
【０１１９】このような光学ニューラルネットワークの
構成単位を複数結合して光学ニューラルネットワークを
構成した状態を図12に示す。
構成単位を複数結合して光学ニューラルネットワークを
構成した状態を図12に示す。
【０１２０】図12に示すように光学ニューラルネットワ
ーク70は２つの構成単位が直列に並ぶように結合されて
おり、各構成単位の重み付け出力手段において情報光を
重み付けしてこの情報光を次段の構成単位に伝達するよ
うにしたものである。
ーク70は２つの構成単位が直列に並ぶように結合されて
おり、各構成単位の重み付け出力手段において情報光を
重み付けしてこの情報光を次段の構成単位に伝達するよ
うにしたものである。
【０１２１】まず情報光Ｉ６が第１の光学ニューラルネ
ットワークの構成単位における光学ニューロン層71に入
力される。次いで情報光Ｉ６に応じて光学ニューロン層
71の各光学ニューロン素子において演算がなされ、各光
学ニューロン素子における発光素子が発光し、情報光Ｉ
６が変調された情報光Ｉ７として出力される。この出力
された情報光Ｉ７がレンズＬ７と重みマスクＷ７とから
なる重み付け出力手段74により重み付けされる。この重
み付けがなされた情報光Ｉ７′は第２の光学ニューラル
ネットワークの構成単位における光学ニューロン層72に
入力される。この際、光学ニューロン層71のある１つの
光学ニューロン素子から光学ニューロン層72への情報光
の伝達は、光学ニューロン層71のある１つの光学ニュー
ロン素子と対応する光学ニューロン層72上のある１つの
光学ニューロン素子の近傍の光学ニューロン素子にのみ
情報光を伝達するという局所結合型の伝達となってい
る。次いで同様に光学ニューロン層72の各光学ニューロ
ン素子は入力された情報光Ｉ７′に応じて発光し、情報
光Ｉ７′が変調された情報光Ｉ８として出力される。こ
の出力された情報光Ｉ８はレンズＬ８と重み付けマスク
Ｗ８とからなる重み付け出力手段75により、重み付けマ
スクＷ７とは異なる重み付けがなされる。この重み付け
がなされた情報光Ｉ８′は出力用光学ニューロン層73に
入力される。この光学ニューロン層73に記録された情報
光Ｉ８′は、光学ニューロン層73において演算がなさ
れ、各光学ニューロン素子における発光素子が発光し、
最終的に処理がなされた情報光Ｏ３が出力される。
ットワークの構成単位における光学ニューロン層71に入
力される。次いで情報光Ｉ６に応じて光学ニューロン層
71の各光学ニューロン素子において演算がなされ、各光
学ニューロン素子における発光素子が発光し、情報光Ｉ
６が変調された情報光Ｉ７として出力される。この出力
された情報光Ｉ７がレンズＬ７と重みマスクＷ７とから
なる重み付け出力手段74により重み付けされる。この重
み付けがなされた情報光Ｉ７′は第２の光学ニューラル
ネットワークの構成単位における光学ニューロン層72に
入力される。この際、光学ニューロン層71のある１つの
光学ニューロン素子から光学ニューロン層72への情報光
の伝達は、光学ニューロン層71のある１つの光学ニュー
ロン素子と対応する光学ニューロン層72上のある１つの
光学ニューロン素子の近傍の光学ニューロン素子にのみ
情報光を伝達するという局所結合型の伝達となってい
る。次いで同様に光学ニューロン層72の各光学ニューロ
ン素子は入力された情報光Ｉ７′に応じて発光し、情報
光Ｉ７′が変調された情報光Ｉ８として出力される。こ
の出力された情報光Ｉ８はレンズＬ８と重み付けマスク
Ｗ８とからなる重み付け出力手段75により、重み付けマ
スクＷ７とは異なる重み付けがなされる。この重み付け
がなされた情報光Ｉ８′は出力用光学ニューロン層73に
入力される。この光学ニューロン層73に記録された情報
光Ｉ８′は、光学ニューロン層73において演算がなさ
れ、各光学ニューロン素子における発光素子が発光し、
最終的に処理がなされた情報光Ｏ３が出力される。
【０１２２】このニューラルネットワーク70においては
各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、各層
のいかなる点においても結合重みは共通であるという、
空間不変（スペースインバリアント）となっているた
め、各層間における重み結合を実現することができるの
である。
各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、各層
のいかなる点においても結合重みは共通であるという、
空間不変（スペースインバリアント）となっているた
め、各層間における重み結合を実現することができるの
である。
【０１２３】なお、本発明による光学演算発光素子の第
１実施例においても、本発明による光学演算変調素子の
第３実施例と同様に、光学ニューロン層72より出力さ
れ、重み付け出力手段75により重み付けがなされた情報
光Ｉ８′を再度光学ニューロン層72に入力するような情
報光再入力手段を設け、重み付け出力手段75の重みマス
クＷ８による情報光Ｉ８に対する重み付けを繰り返し行
うようにしてもよい。
１実施例においても、本発明による光学演算変調素子の
第３実施例と同様に、光学ニューロン層72より出力さ
れ、重み付け出力手段75により重み付けがなされた情報
光Ｉ８′を再度光学ニューロン層72に入力するような情
報光再入力手段を設け、重み付け出力手段75の重みマス
クＷ８による情報光Ｉ８に対する重み付けを繰り返し行
うようにしてもよい。
【０１２４】次に本発明による光学演算発光素子の第２
実施例について説明する。
実施例について説明する。
【０１２５】図13は本発明による光学演算発光素子の第
２実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図13に示すように、光電演算素子８を構成する正負
信号分離フィルタ２、受光素子ペア３および演算素子６
については、前述した本発明による光学演算変調素子の
実施例における光学ニューロン素子の構成と同一である
ため、詳しい説明は省略する。本発明による光学演算発
光素子の第２実施例による光学ニューロン素子81はこの
光電演算素子８と、この光電演算素子８から出力された
演算結果に対応する電気信号に応じた強度で発光する発
光素子62と、この発光素子62より発光された発光光に重
み付けをする重みマスク82とからなるものである。
２実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図13に示すように、光電演算素子８を構成する正負
信号分離フィルタ２、受光素子ペア３および演算素子６
については、前述した本発明による光学演算変調素子の
実施例における光学ニューロン素子の構成と同一である
ため、詳しい説明は省略する。本発明による光学演算発
光素子の第２実施例による光学ニューロン素子81はこの
光電演算素子８と、この光電演算素子８から出力された
演算結果に対応する電気信号に応じた強度で発光する発
光素子62と、この発光素子62より発光された発光光に重
み付けをする重みマスク82とからなるものである。
【０１２６】なお、本実施例においては、受光分離素子
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、本発明の第１実施例と同様
に、赤色光、青色光それぞれに分離感度特性を有する受
光素子により受光分離素子４を構成するようにしてもよ
い。
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、本発明の第１実施例と同様
に、赤色光、青色光それぞれに分離感度特性を有する受
光素子により受光分離素子４を構成するようにしてもよ
い。
【０１２７】光学ニューロン素子71に正と負の情報をそ
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号83が同時に照射さ
れると、受光分離素子４の正負信号分離フィルタ２の青
フィルタ2a、赤フィルタ2bにより、正負の情報光がそれ
ぞれ分離される。分離された各情報光はそれぞれ受光素
子3a，3bにより受光され、正の情報を表す電気信号5a、
負の情報を表す電気信号5bとして出力される。出力され
た電気信号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線
形処理がなされ、これにより演算結果に対応する電気信
号７が出力され、この電気信号７に応じた強度で発光素
子62が発光する。この発光素子62による発光光が重みマ
スク82により重み付けがなされこの重み付けがなされた
発光光が情報光84として出力される。
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号83が同時に照射さ
れると、受光分離素子４の正負信号分離フィルタ２の青
フィルタ2a、赤フィルタ2bにより、正負の情報光がそれ
ぞれ分離される。分離された各情報光はそれぞれ受光素
子3a，3bにより受光され、正の情報を表す電気信号5a、
負の情報を表す電気信号5bとして出力される。出力され
た電気信号5a，5bは演算素子６により加減算、また非線
形処理がなされ、これにより演算結果に対応する電気信
号７が出力され、この電気信号７に応じた強度で発光素
子62が発光する。この発光素子62による発光光が重みマ
スク82により重み付けがなされこの重み付けがなされた
発光光が情報光84として出力される。
【０１２８】このような機能を有する光学ニューロン素
子１を１次元または２次元状に複数配置して、各光学ニ
ューロン素子より出力される光により構成される情報光
を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニュ
ーロン層を複数結合して光学ニューラルネットワークを
構成することができる。なお、本実施例における光学ニ
ューロン層は、この光学ニューロン層を構成する各光学
ニューロン素子が重み付けマスク82を有するものである
ため、光学ニューロン層１層にて光学ニューラルネット
ワークの構成単位を構成するものである。
子１を１次元または２次元状に複数配置して、各光学ニ
ューロン素子より出力される光により構成される情報光
を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニュ
ーロン層を複数結合して光学ニューラルネットワークを
構成することができる。なお、本実施例における光学ニ
ューロン層は、この光学ニューロン層を構成する各光学
ニューロン素子が重み付けマスク82を有するものである
ため、光学ニューロン層１層にて光学ニューラルネット
ワークの構成単位を構成するものである。
【０１２９】図14は、図13に示した光学ニューロン素子
を２次元状に複数配置して光学ニューロン層を構成し、
この光学ニューロン層を複数結合して構成された光学ニ
ューラルネットワークを表す図である。図14に示すよう
に光学ニューラルネットワーク90は４つの構成単位が直
列に並ぶように配置されており、各層において情報光が
重み付けされ、この重み付けされた情報光を次層に伝達
するようにしたものである。本発明の第５実施例におけ
る光学ニューロン素子は各素子に重みマスクが設けられ
ているため、各層間に重み付け出力手段を設ける必要が
なく、前述した本発明の第１、第２および第３実施例と
比較してよりコンパクトにニューラルネットワークを構
成することができる。
を２次元状に複数配置して光学ニューロン層を構成し、
この光学ニューロン層を複数結合して構成された光学ニ
ューラルネットワークを表す図である。図14に示すよう
に光学ニューラルネットワーク90は４つの構成単位が直
列に並ぶように配置されており、各層において情報光が
重み付けされ、この重み付けされた情報光を次層に伝達
するようにしたものである。本発明の第５実施例におけ
る光学ニューロン素子は各素子に重みマスクが設けられ
ているため、各層間に重み付け出力手段を設ける必要が
なく、前述した本発明の第１、第２および第３実施例と
比較してよりコンパクトにニューラルネットワークを構
成することができる。
【０１３０】まず情報光Ｉ９が第１の光学ニューラルネ
ットワークの構成単位である光学ニューロン層91に入力
される。次いでこの情報光Ｉ９に応じて光学ニューロン
層91の各光学ニューロン素子において演算がなされ、各
光学ニューロン素子における発光素子が発光し情報光Ｉ
９が変調され、さらに各光学ニューロン素子の重みマス
クにより重み付けがなされ、情報光Ｉ10として出力され
る。この重み付けがなされた情報光Ｉ10は第２の光学ニ
ューラルネットワークの構成単位である光学ニューロン
層92に入力される。この際、光学ニューロン層91のある
１つの光学ニューロン素子から光学ニューロン層92への
情報光の伝達は、光学ニューロン層91のある１つの光学
ニューロン素子と対応する光学ニューロン層92上のある
１つの光学ニューロン素子の近傍の光学ニューロン素子
のみ情報光を伝達するという局所結合型の伝達となって
いる。次いで同様に光学ニューロン層92の各光学ニュー
ロン素子は入力された情報光Ｉ10に応じて発光し、情報
光Ｉ10が変調され、さらに各光学ニューロン素子の重み
マスクにより重み付けがなされ、情報光Ｉ11として出力
される。出力された情報光Ｉ11は光学ニューロン層93に
おいて同様に重み付けがなされ情報光Ｉ12を出力し、こ
の情報光Ｉ12はさらに光学ニューロン層94において重み
付けがなされ、最終的に処理がなされた情報光Ｏ４が出
力される。
ットワークの構成単位である光学ニューロン層91に入力
される。次いでこの情報光Ｉ９に応じて光学ニューロン
層91の各光学ニューロン素子において演算がなされ、各
光学ニューロン素子における発光素子が発光し情報光Ｉ
９が変調され、さらに各光学ニューロン素子の重みマス
クにより重み付けがなされ、情報光Ｉ10として出力され
る。この重み付けがなされた情報光Ｉ10は第２の光学ニ
ューラルネットワークの構成単位である光学ニューロン
層92に入力される。この際、光学ニューロン層91のある
１つの光学ニューロン素子から光学ニューロン層92への
情報光の伝達は、光学ニューロン層91のある１つの光学
ニューロン素子と対応する光学ニューロン層92上のある
１つの光学ニューロン素子の近傍の光学ニューロン素子
のみ情報光を伝達するという局所結合型の伝達となって
いる。次いで同様に光学ニューロン層92の各光学ニュー
ロン素子は入力された情報光Ｉ10に応じて発光し、情報
光Ｉ10が変調され、さらに各光学ニューロン素子の重み
マスクにより重み付けがなされ、情報光Ｉ11として出力
される。出力された情報光Ｉ11は光学ニューロン層93に
おいて同様に重み付けがなされ情報光Ｉ12を出力し、こ
の情報光Ｉ12はさらに光学ニューロン層94において重み
付けがなされ、最終的に処理がなされた情報光Ｏ４が出
力される。
【０１３１】このニューラルネットワーク90においては
各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、ま
た、光学ニューロン層を構成する各光学ニューロン素子
が重みマスクを有しているため、各層における重み付け
はスペースバリアントな重み付けとなっている。
各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、ま
た、光学ニューロン層を構成する各光学ニューロン素子
が重みマスクを有しているため、各層における重み付け
はスペースバリアントな重み付けとなっている。
【０１３２】なお、図14に示した実施例においては、各
光学ニューロン層を近接して配置させ、各層間の情報光
の伝達を局所結合型の伝達としているが、図15に示すよ
うに各層間の距離を大きくすれば、各層を構成する光学
ニューロン素子より出力される情報光は次段の光学ニュ
ーロン層の全ての光学ニューロン素子に伝達されるよう
になるため、各層間の距離を変化させることにより全結
合型のニューラルネットワークとすることも可能であ
る。
光学ニューロン層を近接して配置させ、各層間の情報光
の伝達を局所結合型の伝達としているが、図15に示すよ
うに各層間の距離を大きくすれば、各層を構成する光学
ニューロン素子より出力される情報光は次段の光学ニュ
ーロン層の全ての光学ニューロン素子に伝達されるよう
になるため、各層間の距離を変化させることにより全結
合型のニューラルネットワークとすることも可能であ
る。
【０１３３】次に本発明による光学演算発光素子の第３
実施例について説明する。
実施例について説明する。
【０１３４】図16は本発明による光学演算発光素子の第
３実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図16に示すように光電演算素子８を構成する正負信
号分離フィルタ２、受光素子ペア３、演算素子６および
発光素子62については、上述した本発明の実施例におけ
る光学ニューロン素子の構成と略同一であるため詳しい
説明は省略する。本発明による光学演算発光素子の第３
実施例による光学ニューロン素子100 は、本発明による
光学演算発光素子の第１実施例による光学ニューロン素
子61の光電演算素子８に、さらに青フィルタ2a′および
赤フィルタ2b′とからなる正負信号分離フィルタ２′を
設け、受光素子ペア３を正負信号分離フィルタ２，２′
の両方からの情報光を受光できるようにしたものであ
る。
３実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図16に示すように光電演算素子８を構成する正負信
号分離フィルタ２、受光素子ペア３、演算素子６および
発光素子62については、上述した本発明の実施例におけ
る光学ニューロン素子の構成と略同一であるため詳しい
説明は省略する。本発明による光学演算発光素子の第３
実施例による光学ニューロン素子100 は、本発明による
光学演算発光素子の第１実施例による光学ニューロン素
子61の光電演算素子８に、さらに青フィルタ2a′および
赤フィルタ2b′とからなる正負信号分離フィルタ２′を
設け、受光素子ペア３を正負信号分離フィルタ２，２′
の両方からの情報光を受光できるようにしたものであ
る。
【０１３５】なお、本実施例においては、受光分離素子
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、赤色光、青色光それぞれに分
離感度特性を有する受光素子により受光分離素子４を構
成するようにしてもよい。
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、赤色光、青色光それぞれに分
離感度特性を有する受光素子により受光分離素子４を構
成するようにしてもよい。
【０１３６】光学ニューロン素子100 に正と負の情報を
それぞれ青色光、赤色光で表した光信号101 または情報
光102 が同時に照射されると、受光分離素子４の正負信
号分離フィルタ２の青フィルタ2a、赤フィルタ2bまたは
正負信号分離フィルタ２′の青フィルタ2a′、赤フィル
タ2b′により、正負の情報光がそれぞれ分離される。分
離された各情報光はそれぞれ受光素子3a，3bにより受光
され、正の情報を表す電気信号5a、負の情報を表す電気
信号5bとして出力される。出力された電気信号5a，5bは
演算素子６により加減算、また非線形処理がなされ、こ
れにより演算結果に対応する電気信号７が出力され、こ
の電気信号７に応じた強度で発光素子62が発光する。こ
の発光素子62による発光光が情報光103 として出力され
る。
それぞれ青色光、赤色光で表した光信号101 または情報
光102 が同時に照射されると、受光分離素子４の正負信
号分離フィルタ２の青フィルタ2a、赤フィルタ2bまたは
正負信号分離フィルタ２′の青フィルタ2a′、赤フィル
タ2b′により、正負の情報光がそれぞれ分離される。分
離された各情報光はそれぞれ受光素子3a，3bにより受光
され、正の情報を表す電気信号5a、負の情報を表す電気
信号5bとして出力される。出力された電気信号5a，5bは
演算素子６により加減算、また非線形処理がなされ、こ
れにより演算結果に対応する電気信号７が出力され、こ
の電気信号７に応じた強度で発光素子62が発光する。こ
の発光素子62による発光光が情報光103 として出力され
る。
【０１３７】このような機能を有する光学ニューロン素
子100 を１次元または２次元状に複数配置して、各光学
ニューロン素子より出力される光により構成される情報
光を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニ
ューロン層とこの光学ニューロン層により変調して出力
された情報光に重み付けをし、重み付けされた情報光を
出力する重み付け手段とからなる光学ニューラルネット
ワークの構成単位を構成し、これらを複数結合して本発
明による光学演算発光素子の第１実施例と同様に光学ニ
ューラルネットワークを構成することができる。
子100 を１次元または２次元状に複数配置して、各光学
ニューロン素子より出力される光により構成される情報
光を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニ
ューロン層とこの光学ニューロン層により変調して出力
された情報光に重み付けをし、重み付けされた情報光を
出力する重み付け手段とからなる光学ニューラルネット
ワークの構成単位を構成し、これらを複数結合して本発
明による光学演算発光素子の第１実施例と同様に光学ニ
ューラルネットワークを構成することができる。
【０１３８】また、本発明による光学演算発光素子の第
３実施例による光学ニューロン素子は異なる２方向より
情報光を入力することができるため、この光学ニューロ
ン素子により構成される光学ニューロン層と重み付け出
力手段とからなる光学ニューラルネットワークの構成単
位に情報光再入力手段をさらに設ければ、本発明による
光学演算発光素子の第１実施例と同様に繰り返し重み付
けを行う光学ニューラルネットワークをより一層簡易に
構成することができる。
３実施例による光学ニューロン素子は異なる２方向より
情報光を入力することができるため、この光学ニューロ
ン素子により構成される光学ニューロン層と重み付け出
力手段とからなる光学ニューラルネットワークの構成単
位に情報光再入力手段をさらに設ければ、本発明による
光学演算発光素子の第１実施例と同様に繰り返し重み付
けを行う光学ニューラルネットワークをより一層簡易に
構成することができる。
【０１３９】なお、本発明による光学演算発光素子の第
３実施例による光学ニューラルネットワークの構成単位
および光学ニューラルネットワークの構成は、図11、12
に示した本発明による光学演算発光素子の第１実施例に
よる光学ニューラルネットワークの構成単位および光学
ニューラルネットワークの構成と略同一であるため詳細
な説明は省略する。
３実施例による光学ニューラルネットワークの構成単位
および光学ニューラルネットワークの構成は、図11、12
に示した本発明による光学演算発光素子の第１実施例に
よる光学ニューラルネットワークの構成単位および光学
ニューラルネットワークの構成と略同一であるため詳細
な説明は省略する。
【０１４０】次いで本発明による光学演算発光素子の第
４実施例について説明する。
４実施例について説明する。
【０１４１】図17は本発明による光学演算発光素子の第
４実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図17に示すように、光電演算素子８を構成する異な
る２方向より情報光を入力することができる正負信号分
離フィルタ２、２′、受光素子ペア３、演算素子６およ
び発光素子62については、本発明による光学演算発光素
子の第３実施例における光学ニューロン素子の構成と略
同一であるため詳しい説明は省略する。本発明による光
学演算発光素子の第４実施例による光学ニューロン素子
110 は、本発明による光学演算発光素子の第３実施例に
よる光学ニューロン素子100 に、発光素子62より発光さ
れた発光光に重み付けをする重みマスク111 をさらに備
えたものである。
４実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図17に示すように、光電演算素子８を構成する異な
る２方向より情報光を入力することができる正負信号分
離フィルタ２、２′、受光素子ペア３、演算素子６およ
び発光素子62については、本発明による光学演算発光素
子の第３実施例における光学ニューロン素子の構成と略
同一であるため詳しい説明は省略する。本発明による光
学演算発光素子の第４実施例による光学ニューロン素子
110 は、本発明による光学演算発光素子の第３実施例に
よる光学ニューロン素子100 に、発光素子62より発光さ
れた発光光に重み付けをする重みマスク111 をさらに備
えたものである。
【０１４２】なお、本実施例においては、受光分離素子
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、赤色光、青色光それぞれに分
離感度特性を有する受光素子により受光分離素子４を構
成するようにしてもよい。
４に正負信号分離フィルタ２を設けて、赤色光と青色光
とを分離するようにしているが、とくに正負分離フィル
タ２を設ける必要はなく、赤色光、青色光それぞれに分
離感度特性を有する受光素子により受光分離素子４を構
成するようにしてもよい。
【０１４３】光学ニューロン素子71に正と負の情報をそ
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号112 または光信号
113 が照射されると、受光分離素子４の正負信号分離フ
ィルタ２の青フィルタ2a、赤フィルタ2bまたは正負信号
分離フィルタ２′の青フィルタ2a′、赤フィルタ2b′に
より、正負の情報光がそれぞれ分離される。分離された
各情報光はそれぞれ受光素子3a，3bにより受光され、正
の情報を表す電気信号5a、負の情報を表す電気信号5bと
して出力される。出力された電気信号5a，5bは演算素子
６により加減算、また非線形処理がなされ、これにより
演算結果に対応する電気信号７が出力され、この電気信
号７に応じた強度で発光素子62が発光する。この発光素
子62による発光光が重みマスク111 により重み付けがな
されこの重み付けがなされた発光光が情報光114 として
出力される。
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号112 または光信号
113 が照射されると、受光分離素子４の正負信号分離フ
ィルタ２の青フィルタ2a、赤フィルタ2bまたは正負信号
分離フィルタ２′の青フィルタ2a′、赤フィルタ2b′に
より、正負の情報光がそれぞれ分離される。分離された
各情報光はそれぞれ受光素子3a，3bにより受光され、正
の情報を表す電気信号5a、負の情報を表す電気信号5bと
して出力される。出力された電気信号5a，5bは演算素子
６により加減算、また非線形処理がなされ、これにより
演算結果に対応する電気信号７が出力され、この電気信
号７に応じた強度で発光素子62が発光する。この発光素
子62による発光光が重みマスク111 により重み付けがな
されこの重み付けがなされた発光光が情報光114 として
出力される。
【０１４４】このような機能を有する光学ニューロン素
子１を１次元または２次元状に複数配置して、各光学ニ
ューロン素子より出力される光により構成される情報光
を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニュ
ーロン層を複数結合して本発明による光学演算発光素子
の第２実施例と同様に光学ニューラルネットワークを構
成することができる。なお、本実施例における光学ニュ
ーロン層は、この光学ニューロン層を構成する各光学ニ
ューロン素子が重みマスク111 を有するものであるた
め、光学ニューロン層１層にて光学ニューラルネットワ
ークの構成単位を構成するものである。
子１を１次元または２次元状に複数配置して、各光学ニ
ューロン素子より出力される光により構成される情報光
を出力とする光学ニューロン層を構成し、この光学ニュ
ーロン層を複数結合して本発明による光学演算発光素子
の第２実施例と同様に光学ニューラルネットワークを構
成することができる。なお、本実施例における光学ニュ
ーロン層は、この光学ニューロン層を構成する各光学ニ
ューロン素子が重みマスク111 を有するものであるた
め、光学ニューロン層１層にて光学ニューラルネットワ
ークの構成単位を構成するものである。
【０１４５】本発明による光学演算発光素子の第４実施
例による光学ニューロン素子は異なる２方向より情報光
を入力することができるため、この光学ニューロン素子
により構成される光学ニューロン層（すなわち光学ニュ
ーラルネットワークの構成単位）と情報光再入力手段と
を組み合せれば、繰り返し重み付けを行う光学ニューラ
ルネットワークを構成することができる。
例による光学ニューロン素子は異なる２方向より情報光
を入力することができるため、この光学ニューロン素子
により構成される光学ニューロン層（すなわち光学ニュ
ーラルネットワークの構成単位）と情報光再入力手段と
を組み合せれば、繰り返し重み付けを行う光学ニューラ
ルネットワークを構成することができる。
【０１４６】図18は、本発明による光学演算発光素子の
第４実施例による光学ニューロン素子により構成される
光学ニューラルネットワークに情報光再入力手段を設け
た光学ニューラルネットワークを表す図である。
第４実施例による光学ニューロン素子により構成される
光学ニューラルネットワークに情報光再入力手段を設け
た光学ニューラルネットワークを表す図である。
【０１４７】なお、本発明による光学演算発光素子の第
４実施例による光学ニューラルネットワークの構成は、
図14に示した本発明の第２実施例による光学ニューラル
ネットワークの構成と略同一であるため詳細な説明は省
略する。
４実施例による光学ニューラルネットワークの構成は、
図14に示した本発明の第２実施例による光学ニューラル
ネットワークの構成と略同一であるため詳細な説明は省
略する。
【０１４８】図18に示すように、光学ニューラルネット
ワーク120 は３つの光学ニューロン層が直列に並ぶよう
に配置されており、各層において情報光が重み付けさ
れ、この重み付けされた情報光を次層に伝達するように
したものである。本発明の第７実施例における光学ニュ
ーロン素子は各素子に重みマスクが設けられているた
め、本発明による光学演算発光素子の第２実施例と同様
に、各層間に重み付け出力手段を設ける必要がなく、コ
ンパクトにニューラルネットワークを構成することがで
きる。なお、図18の光学ニューラルネットワークにおい
ては、各光学ニューロン層を構成する光学ニューロン素
子の正負信号分離フィルタ２が図面に向かって上方に、
正負信号分離フィルタ２′が図面に向かって下方となる
ように配置される。
ワーク120 は３つの光学ニューロン層が直列に並ぶよう
に配置されており、各層において情報光が重み付けさ
れ、この重み付けされた情報光を次層に伝達するように
したものである。本発明の第７実施例における光学ニュ
ーロン素子は各素子に重みマスクが設けられているた
め、本発明による光学演算発光素子の第２実施例と同様
に、各層間に重み付け出力手段を設ける必要がなく、コ
ンパクトにニューラルネットワークを構成することがで
きる。なお、図18の光学ニューラルネットワークにおい
ては、各光学ニューロン層を構成する光学ニューロン素
子の正負信号分離フィルタ２が図面に向かって上方に、
正負信号分離フィルタ２′が図面に向かって下方となる
ように配置される。
【０１４９】まず情報光Ｉ13が第１の光学ニューラルネ
ットワークの構成単位である光学ニューロン層121 に入
力される。次いでこの情報光Ｉ13に応じて光学ニューロ
ン層121 の各光学ニューロン素子において演算がなさ
れ、各光学ニューロン素子における発光素子が発光し情
報光Ｉ13が変調され、さらに各光学ニューロン素子の重
みマスクにより重み付けがなされ、情報光Ｉ14として出
力される。この重み付けがなされた情報光Ｉ14は第２の
光学ニューラルネットワークの構成単位である光学ニュ
ーロン層122 に入力される。この際、光学ニューロン層
121 のある１つの光学ニューロン素子から光学ニューロ
ン層122 への情報光の伝達は、光学ニューロン層121 の
ある１つの光学ニューロン素子と対応する光学ニューロ
ン層122 上のある１つの光学ニューロン素子の近傍の光
学ニューロン素子のみ情報光を伝達するという局所結合
型の伝達となっている。次いで同様に光学ニューロン層
122の各光学ニューロン素子は入力された情報光Ｉ14に
応じて発光し、情報光Ｉ14が変調され、さらに各光学ニ
ューロン素子の重みマスクにより重み付けがなされ、情
報光Ｉ15として出力される。出力された情報光15はハー
フミラーＭ３により反射され、反射された情報光Ｉ16は
光学ニューロン層122 における光電演算素子８の正負信
号分離フィルタ２′より再度光学ニューロン層122 に入
力される。この際ハーフミラーＭ３を透過した情報光Ｉ
15′は無視してよい。光学ニューロン層122 は再度入力
された情報光Ｉ16に応じて発光し、情報光Ｉ16が変調さ
れ、さらに光学ニューロン素子の重みマスクにより重み
付けがなされ、再度情報光Ｉ15として出力される。以上
の処理を繰り返すことにより、光学ニューロン層122 に
入力された情報光Ｉ14に対して光学ニューロン層122 の
重みマスクにおける重み付けが繰り返し行われることと
なり、重み付けをより強調することができる。
ットワークの構成単位である光学ニューロン層121 に入
力される。次いでこの情報光Ｉ13に応じて光学ニューロ
ン層121 の各光学ニューロン素子において演算がなさ
れ、各光学ニューロン素子における発光素子が発光し情
報光Ｉ13が変調され、さらに各光学ニューロン素子の重
みマスクにより重み付けがなされ、情報光Ｉ14として出
力される。この重み付けがなされた情報光Ｉ14は第２の
光学ニューラルネットワークの構成単位である光学ニュ
ーロン層122 に入力される。この際、光学ニューロン層
121 のある１つの光学ニューロン素子から光学ニューロ
ン層122 への情報光の伝達は、光学ニューロン層121 の
ある１つの光学ニューロン素子と対応する光学ニューロ
ン層122 上のある１つの光学ニューロン素子の近傍の光
学ニューロン素子のみ情報光を伝達するという局所結合
型の伝達となっている。次いで同様に光学ニューロン層
122の各光学ニューロン素子は入力された情報光Ｉ14に
応じて発光し、情報光Ｉ14が変調され、さらに各光学ニ
ューロン素子の重みマスクにより重み付けがなされ、情
報光Ｉ15として出力される。出力された情報光15はハー
フミラーＭ３により反射され、反射された情報光Ｉ16は
光学ニューロン層122 における光電演算素子８の正負信
号分離フィルタ２′より再度光学ニューロン層122 に入
力される。この際ハーフミラーＭ３を透過した情報光Ｉ
15′は無視してよい。光学ニューロン層122 は再度入力
された情報光Ｉ16に応じて発光し、情報光Ｉ16が変調さ
れ、さらに光学ニューロン素子の重みマスクにより重み
付けがなされ、再度情報光Ｉ15として出力される。以上
の処理を繰り返すことにより、光学ニューロン層122 に
入力された情報光Ｉ14に対して光学ニューロン層122 の
重みマスクにおける重み付けが繰り返し行われることと
なり、重み付けをより強調することができる。
【０１５０】上述した処理を必要な回数行った後、ハー
フミラーＭ３を透過した情報光Ｉ15′が重み付け出力手
段123 に入力され、さらに重み付けがなされ、最終的に
処理がなされた情報光Ｏ５が出力される。
フミラーＭ３を透過した情報光Ｉ15′が重み付け出力手
段123 に入力され、さらに重み付けがなされ、最終的に
処理がなされた情報光Ｏ５が出力される。
【０１５１】上述した情報光再入力手段を有する光学ニ
ューラルネットワークの実施例においては、本発明によ
る光学演算発光素子の第４実施例による光学ニューラル
ネットワークのみでなく、本発明による光学演算発光素
子の第３実施例における光学ニューラルネットワークに
適用することができるものである。
ューラルネットワークの実施例においては、本発明によ
る光学演算発光素子の第４実施例による光学ニューラル
ネットワークのみでなく、本発明による光学演算発光素
子の第３実施例における光学ニューラルネットワークに
適用することができるものである。
【０１５２】なお、上述した実施例においては、光学ニ
ューロン素子を２次元状に複数配置して光学ニューロン
層を構成するようにしているが、２次元状に限らず１次
元状に複数配置するようにしてもよいことはもちろんで
ある。
ューロン素子を２次元状に複数配置して光学ニューロン
層を構成するようにしているが、２次元状に限らず１次
元状に複数配置するようにしてもよいことはもちろんで
ある。
【０１５３】また、上述した本発明による光学演算発光
素子の第２または第４実施例による光学ニューロン素子
を、円筒面状に複数配置して、各光学ニューロン素子よ
り出力される光により構成される情報光を出力とする光
学ニューロン層を構成し、この光学ニューロン層を複数
結合して光学ニューラルネットワークを構成することが
できる。
素子の第２または第４実施例による光学ニューロン素子
を、円筒面状に複数配置して、各光学ニューロン素子よ
り出力される光により構成される情報光を出力とする光
学ニューロン層を構成し、この光学ニューロン層を複数
結合して光学ニューラルネットワークを構成することが
できる。
【０１５４】図19は、本発明による光学演算発光素子の
第２実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に複数
配置した光学ニューロン層を表す図である。
第２実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に複数
配置した光学ニューロン層を表す図である。
【０１５５】図19に示すように光学ニューロン層140
は、光学ニューロン素子81を円筒面141 の上に４段並べ
て配置したものである。なお、光学ニューロン層140 に
おいては、円筒内側より情報光を入力し、円筒外側へ向
けて情報光を出力するものである。
は、光学ニューロン素子81を円筒面141 の上に４段並べ
て配置したものである。なお、光学ニューロン層140 に
おいては、円筒内側より情報光を入力し、円筒外側へ向
けて情報光を出力するものである。
【０１５６】図20は、大きさが異なる円筒状の光学ニュ
ーロン層を同心円状に複数結合して構成された光学ニュ
ーラルネットワークを表す図である。なお、図20におい
ては簡単のため、光学ニューロン素子を省略している。
図20に示すように光学ニューラルネットワーク142 は、
３つの光学ニューロン層143 ，144 ，145 が同心円状に
配置されており、各層において情報光が重み付けされ、
重み付けられた情報光を次層に伝達するようにしたもの
である。以下、図21を参照して光学ニューラルネットワ
ーク142 における情報光の伝達について説明する。
ーロン層を同心円状に複数結合して構成された光学ニュ
ーラルネットワークを表す図である。なお、図20におい
ては簡単のため、光学ニューロン素子を省略している。
図20に示すように光学ニューラルネットワーク142 は、
３つの光学ニューロン層143 ，144 ，145 が同心円状に
配置されており、各層において情報光が重み付けされ、
重み付けられた情報光を次層に伝達するようにしたもの
である。以下、図21を参照して光学ニューラルネットワ
ーク142 における情報光の伝達について説明する。
【０１５７】図21に示すように、まず情報光Ｉ17が第１
の光学ニューラルネットワークの構成単位である光学ニ
ューロン層143 に入力される。次いでこの情報光Ｉ17に
応じて光学ニューロン層143 の各光学ニューロン素子に
おいて演算がなされ、各光学ニューロン素子における発
光素子が発光し情報光Ｉ17が変調され、さらに各光学ニ
ューロン素子の重みマスクにより重み付けがなされ、情
報光Ｉ18として出力される。この重み付けがなされた情
報光Ｉ18は第２の光学ニューラルネットワークの構成単
位である光学ニューロン層144 に入力される。この際、
光学ニューロン層143 のある１つの光学ニューロン素子
から光学ニューロン層144 への情報光の伝達は、光学ニ
ューロン層143 のある１つの光学ニューロン素子と対応
する光学ニューロン層144 上のある１つの光学ニューロ
ン素子の近傍の光学ニューロン素子のみ情報光を伝達す
るという局所結合型の伝達となっている。次いで同様に
光学ニューロン層144 の各光学ニューロン素子は入力さ
れた情報光Ｉ18に応じて発光し、情報光Ｉ18が変調さ
れ、さらに各光学ニューロン素子の重みマスクにより重
み付けがなされ、情報光Ｉ19として出力される。出力さ
れた情報光Ｉ19は光学ニューロン層145 において同様に
重み付けがなされ、最終的に処理がなされた情報光Ｏ６
が出力される。
の光学ニューラルネットワークの構成単位である光学ニ
ューロン層143 に入力される。次いでこの情報光Ｉ17に
応じて光学ニューロン層143 の各光学ニューロン素子に
おいて演算がなされ、各光学ニューロン素子における発
光素子が発光し情報光Ｉ17が変調され、さらに各光学ニ
ューロン素子の重みマスクにより重み付けがなされ、情
報光Ｉ18として出力される。この重み付けがなされた情
報光Ｉ18は第２の光学ニューラルネットワークの構成単
位である光学ニューロン層144 に入力される。この際、
光学ニューロン層143 のある１つの光学ニューロン素子
から光学ニューロン層144 への情報光の伝達は、光学ニ
ューロン層143 のある１つの光学ニューロン素子と対応
する光学ニューロン層144 上のある１つの光学ニューロ
ン素子の近傍の光学ニューロン素子のみ情報光を伝達す
るという局所結合型の伝達となっている。次いで同様に
光学ニューロン層144 の各光学ニューロン素子は入力さ
れた情報光Ｉ18に応じて発光し、情報光Ｉ18が変調さ
れ、さらに各光学ニューロン素子の重みマスクにより重
み付けがなされ、情報光Ｉ19として出力される。出力さ
れた情報光Ｉ19は光学ニューロン層145 において同様に
重み付けがなされ、最終的に処理がなされた情報光Ｏ６
が出力される。
【０１５８】このニューラルネットワーク142 において
は各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、ま
た、光学ニューロン層を構成する各光学ニューロン素子
が重みマスクを有しているため、各層における重み付け
はスペースバリアントな重み付けとなっている。
は各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、ま
た、光学ニューロン層を構成する各光学ニューロン素子
が重みマスクを有しているため、各層における重み付け
はスペースバリアントな重み付けとなっている。
【０１５９】なお、上述した図19から図21に示した実施
例においては、光学ニューロン層を、円筒内側より情報
光を入力し円筒外側へ向けて情報光を出力するように構
成し、内側の光学ニューロン層から外側の光学ニューロ
ン層に向けて情報光を伝達する光学ニューラルネットワ
ークを構成するようにしているが、光学ニューロン層
を、円筒外側から情報光を入力し円筒内側へ向けて情報
光を出力するように構成し、外側の光学ニューロン層か
ら内側の光学ニューロン層へ向けて情報光を伝達するよ
うに光学ニューラルネットワークを構成するようにして
もよい。
例においては、光学ニューロン層を、円筒内側より情報
光を入力し円筒外側へ向けて情報光を出力するように構
成し、内側の光学ニューロン層から外側の光学ニューロ
ン層に向けて情報光を伝達する光学ニューラルネットワ
ークを構成するようにしているが、光学ニューロン層
を、円筒外側から情報光を入力し円筒内側へ向けて情報
光を出力するように構成し、外側の光学ニューロン層か
ら内側の光学ニューロン層へ向けて情報光を伝達するよ
うに光学ニューラルネットワークを構成するようにして
もよい。
【０１６０】また、上述した図20および図21に示した実
施例においては、光学ニューロン層を本発明による第７
の光学ニューロン素子で構成し、図22に示す光学ニュー
ラルネットワーク142 ′のように光学ニューロン層144
′と光学ニューロン層145 ′との間にハーフミラーＭ
４を設けるようにしてもよい。以下、図22に示す光学ニ
ューラルネットワーク142 ′について説明する。
施例においては、光学ニューロン層を本発明による第７
の光学ニューロン素子で構成し、図22に示す光学ニュー
ラルネットワーク142 ′のように光学ニューロン層144
′と光学ニューロン層145 ′との間にハーフミラーＭ
４を設けるようにしてもよい。以下、図22に示す光学ニ
ューラルネットワーク142 ′について説明する。
【０１６１】まず情報光Ｉ20が第１の光学ニューラルネ
ットワークの構成単位である光学ニューロン層143 ′に
入力される。次いでこの情報光Ｉ20に応じて光学ニュー
ロン層143 ′の各光学ニューロン素子において演算がな
され、各光学ニューロン素子における発光素子が発光し
情報光Ｉ20が変調され、さらに各光学ニューロン素子の
重みマスクにより重み付けがなされ、情報光Ｉ21として
出力される。この重み付けがなされた情報光Ｉ21は第２
の光学ニューラルネットワークの構成単位である光学ニ
ューロン層144 ′に入力される。この際、光学ニューロ
ン層143 ′のある１つの光学ニューロン素子から光学ニ
ューロン層144 ′への情報光の伝達は、前述した実施例
と同様に局所結合型の伝達となっている。次いで同様に
光学ニューロン層144 ′の各光学ニューロン素子は入力
された情報光Ｉ21に応じて発光し、情報光Ｉ21が変調さ
れ、さらに各光学ニューロン素子の重みマスクにより重
み付けがなされ、情報光Ｉ22として出力される。出力さ
れた情報光Ｉ22は図22に示したハーフミラーＭ４により
反射され、反射された情報光Ｉ23は光学ニューロン層14
4 ′における光電演算素子８の正負信号分離フィルタ
２′より再度光学ニューロン層144 ′に入力される。光
学ニューロン層144 ′は再度入力された情報光Ｉ23に応
じて発光し、情報光Ｉ23が変調され、さらに光学ニュー
ロン素子の重みマスクにより重み付けがなされ、再度情
報光Ｉ22として出力される。以上の処理を繰り返すこと
により、光学ニューロン層144 ′に入力された情報光Ｉ
21に対して光学ニューロン層144 ′の重みマスクにおけ
る重み付けが繰り返し行われることとなり、重み付けを
より強調することができる。
ットワークの構成単位である光学ニューロン層143 ′に
入力される。次いでこの情報光Ｉ20に応じて光学ニュー
ロン層143 ′の各光学ニューロン素子において演算がな
され、各光学ニューロン素子における発光素子が発光し
情報光Ｉ20が変調され、さらに各光学ニューロン素子の
重みマスクにより重み付けがなされ、情報光Ｉ21として
出力される。この重み付けがなされた情報光Ｉ21は第２
の光学ニューラルネットワークの構成単位である光学ニ
ューロン層144 ′に入力される。この際、光学ニューロ
ン層143 ′のある１つの光学ニューロン素子から光学ニ
ューロン層144 ′への情報光の伝達は、前述した実施例
と同様に局所結合型の伝達となっている。次いで同様に
光学ニューロン層144 ′の各光学ニューロン素子は入力
された情報光Ｉ21に応じて発光し、情報光Ｉ21が変調さ
れ、さらに各光学ニューロン素子の重みマスクにより重
み付けがなされ、情報光Ｉ22として出力される。出力さ
れた情報光Ｉ22は図22に示したハーフミラーＭ４により
反射され、反射された情報光Ｉ23は光学ニューロン層14
4 ′における光電演算素子８の正負信号分離フィルタ
２′より再度光学ニューロン層144 ′に入力される。光
学ニューロン層144 ′は再度入力された情報光Ｉ23に応
じて発光し、情報光Ｉ23が変調され、さらに光学ニュー
ロン素子の重みマスクにより重み付けがなされ、再度情
報光Ｉ22として出力される。以上の処理を繰り返すこと
により、光学ニューロン層144 ′に入力された情報光Ｉ
21に対して光学ニューロン層144 ′の重みマスクにおけ
る重み付けが繰り返し行われることとなり、重み付けを
より強調することができる。
【０１６２】上述した処理を必要な回数行った後、ハー
フミラーＭ４を透過した情報光Ｉ22が光学ニューロン層
145 ′に入力され、さらに重み付けがなされ、最終的に
処理がなされた情報光Ｏ７が出力される。
フミラーＭ４を透過した情報光Ｉ22が光学ニューロン層
145 ′に入力され、さらに重み付けがなされ、最終的に
処理がなされた情報光Ｏ７が出力される。
【０１６３】次いで、本発明による光学演算発光素子の
第２または第４の実施例による光学ニューロン層を円筒
面状に配置した光学ニューロン層を複数結合して光学ニ
ューラルネットワークを構成した別の実施例について説
明する。
第２または第４の実施例による光学ニューロン層を円筒
面状に配置した光学ニューロン層を複数結合して光学ニ
ューラルネットワークを構成した別の実施例について説
明する。
【０１６４】図23は、図19に示した光学ニューロン層を
３段積層状態に配置するとともにその外側にミラーを配
置させた光学ニューラルネットワークを表す図である。
なお、図23においては簡単のため光学ニューロン素子を
省略している。
３段積層状態に配置するとともにその外側にミラーを配
置させた光学ニューラルネットワークを表す図である。
なお、図23においては簡単のため光学ニューロン素子を
省略している。
【０１６５】図23に示すように、光学ニューラルネット
ワーク150 は、本発明の第５または第７実施例による光
学ニューロン素子を円筒面状に配置させた光学ニューロ
ン層151 ，152 ，153 を３段積層状態に配置し、その外
側に円筒の内面が鏡面となっているミラーＭ５を設けた
ものである。以下、光学ニューラルネットワーク150の
機能について説明する。
ワーク150 は、本発明の第５または第７実施例による光
学ニューロン素子を円筒面状に配置させた光学ニューロ
ン層151 ，152 ，153 を３段積層状態に配置し、その外
側に円筒の内面が鏡面となっているミラーＭ５を設けた
ものである。以下、光学ニューラルネットワーク150の
機能について説明する。
【０１６６】図24に示すように、まず情報光Ｉ24が第１
の光学ニューラルネットワークの構成単位である光学ニ
ューロン層151 に入力される。次いでこの情報光Ｉ24に
応じて光学ニューロン層151 の各光学ニューロン素子に
おいて演算がなされ、各光学ニューロン素子における発
光素子が発光し情報光Ｉ24が変調され、さらに各光学ニ
ューロン素子の重みマスクにより重み付けがなされ、情
報光Ｉ25として出力される。この重み付けがなされた情
報光Ｉ25はミラーＭ５により反射されて第２の光学ニュ
ーラルネットワークの構成単位である光学ニューロン層
152 に入力される。この際、光学ニューロン層151 のあ
る１つの光学ニューロン素子から光学ニューロン層152
への情報光の伝達は、光学ニューロン層151 のある１つ
の光学ニューロン素子と対応する光学ニューロン層152
上のある１つの光学ニューロン素子の近傍の光学ニュー
ロン素子のみ情報光を伝達するという局所結合型の伝達
となっている。次いで同様に光学ニューロン層152 の各
光学ニューロン素子は入力された情報光Ｉ25に応じて発
光し、情報光Ｉ25が変調され、さらに各光学ニューロン
素子の重みマスクにより重み付けがなされ、情報光Ｉ26
として出力される。出力された情報光Ｉ26はミラーＭ５
により反射されて光学ニューロン層153 に入力され、こ
の光学ニューロン層153 において重み付けがなされ、最
終的に処理がなされた情報光Ｏ８が出力される。
の光学ニューラルネットワークの構成単位である光学ニ
ューロン層151 に入力される。次いでこの情報光Ｉ24に
応じて光学ニューロン層151 の各光学ニューロン素子に
おいて演算がなされ、各光学ニューロン素子における発
光素子が発光し情報光Ｉ24が変調され、さらに各光学ニ
ューロン素子の重みマスクにより重み付けがなされ、情
報光Ｉ25として出力される。この重み付けがなされた情
報光Ｉ25はミラーＭ５により反射されて第２の光学ニュ
ーラルネットワークの構成単位である光学ニューロン層
152 に入力される。この際、光学ニューロン層151 のあ
る１つの光学ニューロン素子から光学ニューロン層152
への情報光の伝達は、光学ニューロン層151 のある１つ
の光学ニューロン素子と対応する光学ニューロン層152
上のある１つの光学ニューロン素子の近傍の光学ニュー
ロン素子のみ情報光を伝達するという局所結合型の伝達
となっている。次いで同様に光学ニューロン層152 の各
光学ニューロン素子は入力された情報光Ｉ25に応じて発
光し、情報光Ｉ25が変調され、さらに各光学ニューロン
素子の重みマスクにより重み付けがなされ、情報光Ｉ26
として出力される。出力された情報光Ｉ26はミラーＭ５
により反射されて光学ニューロン層153 に入力され、こ
の光学ニューロン層153 において重み付けがなされ、最
終的に処理がなされた情報光Ｏ８が出力される。
【０１６７】このニューラルネットワーク150 において
は各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、ま
た、光学ニューロン層を構成する各光学ニューロン素子
が重みマスクを有しているため、各層における重み付け
はスペースバリアントな重み付けとなっている。
は各光学ニューロン層が一つのニューロン層であり、ま
た、光学ニューロン層を構成する各光学ニューロン素子
が重みマスクを有しているため、各層における重み付け
はスペースバリアントな重み付けとなっている。
【０１６８】なお、上述した図23，24に示した光学ニュ
ーラルネットワークの実施例においては、光学ニューロ
ン層を円筒内側より情報光を入力し、円筒外側へ向けて
情報光を出力するように構成し、内側の光学ニューロン
層から外側の光学ニューロン層に向けて情報光を伝達す
る光学ニューラルネットワークを構成するようにしてい
るが、光学ニューロン層を円筒外側から情報光を入力し
円筒内側へ向けて情報光を出力するように構成し、円筒
の内部に外面を鏡面とするミラーを設け、外側の円筒に
ある光学ニューロン層から内側のミラーへ向けて情報光
を出力して次層の光学ニューロン層に情報光を伝達する
ように光学ニューラルネットワークを構成してもよい。
ーラルネットワークの実施例においては、光学ニューロ
ン層を円筒内側より情報光を入力し、円筒外側へ向けて
情報光を出力するように構成し、内側の光学ニューロン
層から外側の光学ニューロン層に向けて情報光を伝達す
る光学ニューラルネットワークを構成するようにしてい
るが、光学ニューロン層を円筒外側から情報光を入力し
円筒内側へ向けて情報光を出力するように構成し、円筒
の内部に外面を鏡面とするミラーを設け、外側の円筒に
ある光学ニューロン層から内側のミラーへ向けて情報光
を出力して次層の光学ニューロン層に情報光を伝達する
ように光学ニューラルネットワークを構成してもよい。
【０１６９】さらに、上述した図23，24に示す実施例に
おいては、光学ニューロン層とミラーとの間にハーフミ
ラーを設けて、１つの光学ニューロン層から出力された
情報光を再度その光学ニューロン層に入力して重み付け
を繰り返し行うようにしてもよい。
おいては、光学ニューロン層とミラーとの間にハーフミ
ラーを設けて、１つの光学ニューロン層から出力された
情報光を再度その光学ニューロン層に入力して重み付け
を繰り返し行うようにしてもよい。
【０１７０】また、上述した図23，24に示す実施例にお
いては、光学ニューロン層を構成する光学ニューロン素
子を、本発明による光学演算発光素子の第２または第４
実施例の光学ニューロン素子のように発光型の光学ニュ
ーロン素子のみでなく、本発明の第１，第２実施例の光
学ニューロン素子のように外部から入力される光により
情報光を伝達するタイプのもので構成してもよい。
いては、光学ニューロン層を構成する光学ニューロン素
子を、本発明による光学演算発光素子の第２または第４
実施例の光学ニューロン素子のように発光型の光学ニュ
ーロン素子のみでなく、本発明の第１，第２実施例の光
学ニューロン素子のように外部から入力される光により
情報光を伝達するタイプのもので構成してもよい。
【０１７１】さらに、図25に示すように本発明による光
学演算発光素子の第２または第４実施例の光学ニューロ
ン素子を球面状に複数配置させて、光学ニューロン層を
構成し、これを複数結合して球面状の光学ニューラルネ
ットワークを構成することもできる。図25に示すよう
に、光学ニューラルネットワーク160 は光学ニューロン
層が球面状に配された光学ニューロン層161 ，162 ，16
3 が３層結合されて構成されるものである。なお、情報
光の伝達については、上述した実施例と同様であるた
め、ここでは詳細な説明は省略する。
学演算発光素子の第２または第４実施例の光学ニューロ
ン素子を球面状に複数配置させて、光学ニューロン層を
構成し、これを複数結合して球面状の光学ニューラルネ
ットワークを構成することもできる。図25に示すよう
に、光学ニューラルネットワーク160 は光学ニューロン
層が球面状に配された光学ニューロン層161 ，162 ，16
3 が３層結合されて構成されるものである。なお、情報
光の伝達については、上述した実施例と同様であるた
め、ここでは詳細な説明は省略する。
【０１７２】なお、図25に示す光学ニューラルネットワ
ーク160 においては、内側の光学ニューロン層161 から
外側の光学ニューロン層162 ，163 へ向けて情報光を伝
達するようにしてもよく、外側の光学ニューロン層163
から内側の光学ニューロン層162 ，161 へ向けて情報光
を伝達するようにしてもよい。
ーク160 においては、内側の光学ニューロン層161 から
外側の光学ニューロン層162 ，163 へ向けて情報光を伝
達するようにしてもよく、外側の光学ニューロン層163
から内側の光学ニューロン層162 ，161 へ向けて情報光
を伝達するようにしてもよい。
【０１７３】上述したように、光学ニューロン素子を円
筒面状または球面状に複数配置して光学ニューロン層を
構成し、これを複数結合して光学ニューラルネットワー
クを構成することにより、実空間における情報処理のみ
でなく、極座標における情報処理を行うこともできる。
筒面状または球面状に複数配置して光学ニューロン層を
構成し、これを複数結合して光学ニューラルネットワー
クを構成することにより、実空間における情報処理のみ
でなく、極座標における情報処理を行うこともできる。
【０１７４】また、図26に示すように、光学ニューロン
層を円筒面状に複数配置させた光学ニューロン層と、光
学ニューロン素子を１次元または２次元状に複数配置さ
せた光学ニューロン層とを組み合わせて光学ニューラル
ネットワークを構成するようにしてもよい。
層を円筒面状に複数配置させた光学ニューロン層と、光
学ニューロン素子を１次元または２次元状に複数配置さ
せた光学ニューロン層とを組み合わせて光学ニューラル
ネットワークを構成するようにしてもよい。
【０１７５】図26に示すように、光学ニューラルネット
ワーク170 は光学ニューロン素子が円筒面状に配された
光学ニューロン層172 と光学ニューロン素子が２次元状
に配置された光学ニューロン層171 とが結合されて構成
されるものである。なお、情報光の伝達については、上
述した実施例と同様であるため、ここでは詳細な説明は
省略する。なお、図26に示す光学ニューラルネットワー
ク170 においては、内側の光学ニューロン層171 から外
側の光学ニューロン層172 へ向けて情報光を伝達するよ
うにしているが、外側の光学ニューロン層172 から内側
の光学ニューロン層171 へ向けて情報光を伝達するよう
にしてもよい。
ワーク170 は光学ニューロン素子が円筒面状に配された
光学ニューロン層172 と光学ニューロン素子が２次元状
に配置された光学ニューロン層171 とが結合されて構成
されるものである。なお、情報光の伝達については、上
述した実施例と同様であるため、ここでは詳細な説明は
省略する。なお、図26に示す光学ニューラルネットワー
ク170 においては、内側の光学ニューロン層171 から外
側の光学ニューロン層172 へ向けて情報光を伝達するよ
うにしているが、外側の光学ニューロン層172 から内側
の光学ニューロン層171 へ向けて情報光を伝達するよう
にしてもよい。
【０１７６】上述したように、光学ニューロン素子を円
筒面状または球面状に複数配置して構成した光学ニュー
ロン層と、光学ニューロン素子を１次元または２次元状
に複数配置して構成した光学ニューロン層とを複数結合
して光学ニューラルネットワークを構成することによ
り、実空間における情報を極座標変換しつつ情報処理を
行うことができる。
筒面状または球面状に複数配置して構成した光学ニュー
ロン層と、光学ニューロン素子を１次元または２次元状
に複数配置して構成した光学ニューロン層とを複数結合
して光学ニューラルネットワークを構成することによ
り、実空間における情報を極座標変換しつつ情報処理を
行うことができる。
【０１７７】また、上述した本発明による実施例におい
ては、受光分離素子のフィルタ手段として青フィルタ、
赤フィルタを使用し、正負の情報光をそれぞれ青色、赤
色の光で担持した光信号により、この情報光を分離して
演算を行うようにしているが、フィルタ手段をそれぞれ
直交する偏光板にて構成し、正負の情報光をそれぞれ直
交する偏光がなされた情報光とし、この情報光を分離し
て演算を行うようにしてもよい。なお、この際、重みマ
スクも直交する偏光板により形成するものとする。
ては、受光分離素子のフィルタ手段として青フィルタ、
赤フィルタを使用し、正負の情報光をそれぞれ青色、赤
色の光で担持した光信号により、この情報光を分離して
演算を行うようにしているが、フィルタ手段をそれぞれ
直交する偏光板にて構成し、正負の情報光をそれぞれ直
交する偏光がなされた情報光とし、この情報光を分離し
て演算を行うようにしてもよい。なお、この際、重みマ
スクも直交する偏光板により形成するものとする。
【０１７８】また、上述した実施例においては、正負２
つの情報光からなる光信号を分離して処理を行う光学ニ
ューロン素子について説明したが、本発明による光学ニ
ューロン素子はこれに限定されるものではなく、複数の
情報光からなる光信号を分離して処理を行う光学ニュー
ロン素子とすることもできる。この際、光学ニューロン
素子における受光分離素子を複数の情報光のそれぞれに
分光感度特性を有する受光素子とするか、あるいはフィ
ルタ手段を複数設けそれぞれに対応する受光素子を設け
るようにすればよい。
つの情報光からなる光信号を分離して処理を行う光学ニ
ューロン素子について説明したが、本発明による光学ニ
ューロン素子はこれに限定されるものではなく、複数の
情報光からなる光信号を分離して処理を行う光学ニュー
ロン素子とすることもできる。この際、光学ニューロン
素子における受光分離素子を複数の情報光のそれぞれに
分光感度特性を有する受光素子とするか、あるいはフィ
ルタ手段を複数設けそれぞれに対応する受光素子を設け
るようにすればよい。
【０１７９】さらに、上記実施例においては光学ニュー
ラルネットワークの構成単位を複数結合して光学ニュー
ラルネットワークを構成するようにしているが、例え
ば、前述した微分処理のみを行う場合は、１構成単位の
みで処理を行うことができるため、複数単位結合させる
必要はない。なお、この場合光学ニューラルネットワー
クの構成単位は１単位のみであるが、この１単位により
ニューラルネットワークを構成するものとする。
ラルネットワークの構成単位を複数結合して光学ニュー
ラルネットワークを構成するようにしているが、例え
ば、前述した微分処理のみを行う場合は、１構成単位の
みで処理を行うことができるため、複数単位結合させる
必要はない。なお、この場合光学ニューラルネットワー
クの構成単位は１単位のみであるが、この１単位により
ニューラルネットワークを構成するものとする。
【０１８０】なお、上記実施例においては、各実施例に
おける光学ニューロン素子を２次元状に複数配置して光
学ニューロン層を構成し、各実施例毎の光学ニューロン
層を複数結合して光学ニューラルネットワークを構成し
ているが、各実施例毎の光学ニューロン層をそれぞれ別
の実施例の光学ニューロン層と組み合せて光学ニューラ
ルネットワークを構成するようにしてもよい。
おける光学ニューロン素子を２次元状に複数配置して光
学ニューロン層を構成し、各実施例毎の光学ニューロン
層を複数結合して光学ニューラルネットワークを構成し
ているが、各実施例毎の光学ニューロン層をそれぞれ別
の実施例の光学ニューロン層と組み合せて光学ニューラ
ルネットワークを構成するようにしてもよい。
【０１８１】さらに、上記実施例においては、光学ニュ
ーロン素子の演算手段において、非線形処理、加減算を
行うようにしているが、光学演算変調素子、光学演算発
光素子として用いる場合は、乗算、除算、線形処理、論
理演算等のいかなる演算を行うようにしてもよい。
ーロン素子の演算手段において、非線形処理、加減算を
行うようにしているが、光学演算変調素子、光学演算発
光素子として用いる場合は、乗算、除算、線形処理、論
理演算等のいかなる演算を行うようにしてもよい。
【０１８２】また、上記実施例において光学ニューロン
素子の数を２〜６個しか並べていないが、これに限定さ
れるものではなく、複数個であればいくつ並べてもよい
ものとする。
素子の数を２〜６個しか並べていないが、これに限定さ
れるものではなく、複数個であればいくつ並べてもよい
ものとする。
【０１８３】また、本発明による光学情報処理回路は、
光学ニューラルネットワークのみでなく、様々な情報処
理を行う回路に適用できるものである。
光学ニューラルネットワークのみでなく、様々な情報処
理を行う回路に適用できるものである。
【０１８４】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
る光学演算変調素子および光学演算発光素子は、複数の
情報光（情報を有する光）の演算結果を明暗の情報とし
て伝達することができるため、各情報光毎に演算をする
必要がなく高速に情報光を処理することが可能となる。
る光学演算変調素子および光学演算発光素子は、複数の
情報光（情報を有する光）の演算結果を明暗の情報とし
て伝達することができるため、各情報光毎に演算をする
必要がなく高速に情報光を処理することが可能となる。
【０１８５】また、本発明による光学情報処理回路の構
成単位および光学情報処理回路は、正負の情報光（正お
よび負の情報を有する光）を同時に伝達して処理を行う
ことができるため、高い次元の並列度で並列処理を実行
することができ、その結果、処理時間を増大することな
く大量の情報処理を行うことができる。また信号の伝達
に光の並列伝搬性を利用しているために、限られた大き
さの空間内に大量の情報光を伝達することができるの
で、コンパクトにニューラルネットワークを構成するこ
とができる。さらに、情報光再入力手段を設ければ情報
光に対して繰り返し重み付けをすることができ、協調・
競合等の処理を行うことが可能となる。
成単位および光学情報処理回路は、正負の情報光（正お
よび負の情報を有する光）を同時に伝達して処理を行う
ことができるため、高い次元の並列度で並列処理を実行
することができ、その結果、処理時間を増大することな
く大量の情報処理を行うことができる。また信号の伝達
に光の並列伝搬性を利用しているために、限られた大き
さの空間内に大量の情報光を伝達することができるの
で、コンパクトにニューラルネットワークを構成するこ
とができる。さらに、情報光再入力手段を設ければ情報
光に対して繰り返し重み付けをすることができ、協調・
競合等の処理を行うことが可能となる。
【０１８６】さらに、発光素子を備えた光学演算発光素
子において、重みマスクを設けるようにすれば、１つの
素子において変調と重み付けを同時に行うことができ、
この光学演算発光素子からなる光学演算発光素子群間に
重み付け出力手段を設ける必要がなくなるため、光学情
報処理回路をよりコンパクトに構成することができる。
子において、重みマスクを設けるようにすれば、１つの
素子において変調と重み付けを同時に行うことができ、
この光学演算発光素子からなる光学演算発光素子群間に
重み付け出力手段を設ける必要がなくなるため、光学情
報処理回路をよりコンパクトに構成することができる。
【０１８７】さらにＬＳＩの集積化技術を利用すれば、
これらの発光素子を備えた光学演算発光素子や、それに
併設される重みマスク等を全て１つの基板上に構成する
ことも可能である。このような集積化光学演算発光素子
チップにおいては、光学演算発光素子群間の位置調整が
不要になり、さらにいっそうコンパクトで外乱にも強い
光学情報処理回路を構成することができる。
これらの発光素子を備えた光学演算発光素子や、それに
併設される重みマスク等を全て１つの基板上に構成する
ことも可能である。このような集積化光学演算発光素子
チップにおいては、光学演算発光素子群間の位置調整が
不要になり、さらにいっそうコンパクトで外乱にも強い
光学情報処理回路を構成することができる。
【図１】本発明による光学演算変調素子の第１実施例に
よる光学ニューロン素子を表す図
よる光学ニューロン素子を表す図
【図２】本発明による光学演算変調素子の第２実施例に
よる光学ニューロン素子を表す図
よる光学ニューロン素子を表す図
【図３】本発明による光学演算変調素子の第１または第
２実施例による光学ニューロン素子を用いた光学ニュー
ラルネットワークの構成単位を表す図
２実施例による光学ニューロン素子を用いた光学ニュー
ラルネットワークの構成単位を表す図
【図４】本発明による光学演算変調素子の第１または第
２実施例による光学ニューロン素子を用いた光学ニュー
ラルネットワークの構成単位を複数結合して構成した光
学ニューラルネットワークを表す図
２実施例による光学ニューロン素子を用いた光学ニュー
ラルネットワークの構成単位を複数結合して構成した光
学ニューラルネットワークを表す図
【図５】本発明による光学演算変調素子の第３実施例に
よる光学ニューロン素子を表す図
よる光学ニューロン素子を表す図
【図６】本発明による光学演算変調素子の第３実施例に
よる光学ニューロン素子を用いた光学ニューラルネット
ワークの構成単位を表す図
よる光学ニューロン素子を用いた光学ニューラルネット
ワークの構成単位を表す図
【図７】本発明による光学演算変調素子の第３実施例に
よる光学ニューロン素子を用いた光学ニューラルネット
ワークの構成単位を複数結合して構成した光学ニューラ
ルネットワークを表す図
よる光学ニューロン素子を用いた光学ニューラルネット
ワークの構成単位を複数結合して構成した光学ニューラ
ルネットワークを表す図
【図８】本発明による光学演算変調素子の第３実施例に
よる光学ニューロン素子を用いた光学ニューラルネット
ワークの構成単位を複数結合して構成した別の光学ニュ
ーラルネットワークを表す図
よる光学ニューロン素子を用いた光学ニューラルネット
ワークの構成単位を複数結合して構成した別の光学ニュ
ーラルネットワークを表す図
【図９】情報光再入力手段を有する光学ニューラルネッ
トワークの構成単位からなる光学ニューラルネットワー
クを表す図
トワークの構成単位からなる光学ニューラルネットワー
クを表す図
【図１０】本発明による光学演算発光素子の第１実施例
による光学ニューロン素子を表す図
による光学ニューロン素子を表す図
【図１１】本発明による光学演算発光素子の第１実施例
による光学ニューロン素子を複数結合して構成した光学
ニューラルネットワークの構成単位を表す図
による光学ニューロン素子を複数結合して構成した光学
ニューラルネットワークの構成単位を表す図
【図１２】本発明による光学演算発光素子の第１実施例
による光学ニューロン素子を用いた光学ニューラルネッ
トワークの構成単位を複数結合して構成した光学ニュー
ラルネットワークを表す図
による光学ニューロン素子を用いた光学ニューラルネッ
トワークの構成単位を複数結合して構成した光学ニュー
ラルネットワークを表す図
【図１３】本発明による光学演算発光素子の第２実施例
による光学ニューロン素子を表す図
による光学ニューロン素子を表す図
【図１４】本発明による光学演算発光素子の第２実施例
による光学ニューロン素子を複数配置して構成された光
学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニューラル
ネットワークを表す図
による光学ニューロン素子を複数配置して構成された光
学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニューラル
ネットワークを表す図
【図１５】本発明による光学演算発光素子の第２実施例
による光学ニューロン素子を複数配置して構成された光
学ニューロン層を複数結合して構成した別の光学ニュー
ラルネットワークを表す図
による光学ニューロン素子を複数配置して構成された光
学ニューロン層を複数結合して構成した別の光学ニュー
ラルネットワークを表す図
【図１６】本発明による光学演算発光素子の第３実施例
による光学ニューロン素子を表す図
による光学ニューロン素子を表す図
【図１７】本発明による光学演算発光素子の第４実施例
による光学ニューロン素子を表す図
による光学ニューロン素子を表す図
【図１８】本発明による光学演算発光素子の第４実施例
による光学ニューロン素子を複数配置して構成された光
学ニューロン層を複数結合して構成し、情報光再入力手
段を備えた光学ニューラルネットワークを表す図
による光学ニューロン素子を複数配置して構成された光
学ニューロン層を複数結合して構成し、情報光再入力手
段を備えた光学ニューラルネットワークを表す図
【図１９】本発明による光学演算発光素子の第２または
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を表す図
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を表す図
【図２０】本発明による光学演算発光素子の第２または
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークの実施例を表す図
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークの実施例を表す図
【図２１】本発明による光学演算発光素子の第２または
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークの実施例の一部拡大図
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークの実施例の一部拡大図
【図２２】本発明による光学演算発光素子の第２または
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークの別の実施例の一部拡大図
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークの別の実施例の一部拡大図
【図２３】本発明による光学演算発光素子の第２または
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークのさらに別の実施例を表す図
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークのさらに別の実施例を表す図
【図２４】本発明による光学演算発光素子の第２または
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークのさらに別の実施例の一部拡大図
第４実施例による光学ニューロン素子を円筒面状に配置
した光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュ
ーラルネットワークのさらに別の実施例の一部拡大図
【図２５】本発明による光学演算発光素子の第２または
第４実施例による光学ニューロン素子を球面状に配置し
た光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュー
ラルネットワークの実施例を表す図
第４実施例による光学ニューロン素子を球面状に配置し
た光学ニューロン層を複数結合して構成した光学ニュー
ラルネットワークの実施例を表す図
【図２６】本発明による光学演算発光素子の実施例によ
る光学ニューロン素子を２次元状に配置した光学ニュー
ロン層と、円筒面状に配置した光学ニューロン層とから
なる光学ニューラルネットワークの実施例を表す図
る光学ニューロン素子を２次元状に配置した光学ニュー
ロン層と、円筒面状に配置した光学ニューロン層とから
なる光学ニューラルネットワークの実施例を表す図
【図２７】光ニューロコンピュータのモデルの例を表す
図
図
【図２８】光ニューロコンピュータのモデルの別の例を
表す図
表す図
１，31，61，81，100 ，110 光学ニューロン素子 ２ 正負信号分離フィルタ ３ 受光素子 ４ 受光分離素子 5a，5b，７ 電気信号 ６ 演算素子 ８ 光電演算素子 11，40 光変調素子 12a ，12b ，41 偏光子 62 発光素子 16，21，22，23，45，51，51′，52，52′，53，53′，
65，71，72，73，91，92，93，94，121 ，122 ，123 ，
141 ，143 ，143 ′，144 ，144 ′，145 ，151 ，152
，153 ，161 ，162 ，163 ，171 ，172 光学ニュ
ーロン層 17，25，26，46，54，54′，55，66，74，75 重み付
け出力手段 20，50，50′，70，90，120 ，142 ，142 ′，150 ，16
0 ，170 光学ニューラルネットワーク Ｉ，Ｉ″，Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ４′，Ｉ４″，
Ｉ５，Ｉ５′，Ｉ５″，Ｉ６，Ｉ７，Ｉ７′，Ｉ８，Ｉ
８′，Ｉ９，Ｉ10，Ｉ11，Ｉ12，Ｉ13，Ｉ14，Ｉ15，Ｉ
15′，Ｉ16，Ｉ17，Ｉ18，Ｉ19，Ｉ20，Ｉ21，Ｉ22，Ｉ
23，Ｉ24，Ｉ25，Ｉ26，42，43，44，63，64，83，84，
101 ，102 ，103 ，112 ，113 ，114 情報光 Ｗ，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ３′，Ｗ４，Ｗ７，Ｗ８，8
2，111 重みマスク Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４ 書込み／読出し光 Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３，Ｏ４，Ｏ５，Ｏ６，Ｏ７，Ｏ８
出力
65，71，72，73，91，92，93，94，121 ，122 ，123 ，
141 ，143 ，143 ′，144 ，144 ′，145 ，151 ，152
，153 ，161 ，162 ，163 ，171 ，172 光学ニュ
ーロン層 17，25，26，46，54，54′，55，66，74，75 重み付
け出力手段 20，50，50′，70，90，120 ，142 ，142 ′，150 ，16
0 ，170 光学ニューラルネットワーク Ｉ，Ｉ″，Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ４′，Ｉ４″，
Ｉ５，Ｉ５′，Ｉ５″，Ｉ６，Ｉ７，Ｉ７′，Ｉ８，Ｉ
８′，Ｉ９，Ｉ10，Ｉ11，Ｉ12，Ｉ13，Ｉ14，Ｉ15，Ｉ
15′，Ｉ16，Ｉ17，Ｉ18，Ｉ19，Ｉ20，Ｉ21，Ｉ22，Ｉ
23，Ｉ24，Ｉ25，Ｉ26，42，43，44，63，64，83，84，
101 ，102 ，103 ，112 ，113 ，114 情報光 Ｗ，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ３′，Ｗ４，Ｗ７，Ｗ８，8
2，111 重みマスク Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４ 書込み／読出し光 Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３，Ｏ４，Ｏ５，Ｏ６，Ｏ７，Ｏ８
出力
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成５年１０月４日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００９】
【数１】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】削除
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００５２】さらに、本発明による第10の光学情報処理
回路は、複数の本発明による第10の光学情報処理回路の
構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成
単位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報光
を順次他の構成単位の入力とするように結合されたこと
を特徴とするものである。
回路は、複数の本発明による第10の光学情報処理回路の
構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構成
単位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報光
を順次他の構成単位の入力とするように結合されたこと
を特徴とするものである。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正内容】
【００５３】また、本発明による第11の光学情報処理回
路の構成単位は、本発明による第６の光学演算発光素子
を円筒面状または球面状に複数配置して構成され、前記
各光学演算発光素子より出力される前記光により構成さ
れる情報光を出力とすることを特徴とするものである。
路の構成単位は、本発明による第６の光学演算発光素子
を円筒面状または球面状に複数配置して構成され、前記
各光学演算発光素子より出力される前記光により構成さ
れる情報光を出力とすることを特徴とするものである。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正内容】
【００７９】図１は本発明による光学演算変調素子の実
施例による光学ニューロン素子の構成を表す図である。
図１に示すように光学ニューロン素子１は、赤色の波長
を持つ正の光情報を受光し、これを電気信号5aとして出
力する、赤色に感度特性を持つフォトダイオード等から
なる受光素子3aと、青色の波長を持つ負の光情報を受光
し、これを電気信号5bとして出力する、青色に感度特性
を持つフォトダイオード等からなる受光素子3bとからな
る受光分離素子４と、この受光分離素子４より出力され
た電気信号5a，5bを演算して、演算結果に対応する電気
信号７を出力する演算素子６とからなる光電演算素子８
と、透明電極9a，9bにより挾まれた透過型液晶10からな
る透過型の光変調素子11とこの光変調素子11を挟んでな
る偏光子12a ，12b とからなるものである。
施例による光学ニューロン素子の構成を表す図である。
図１に示すように光学ニューロン素子１は、赤色の波長
を持つ正の光情報を受光し、これを電気信号5aとして出
力する、赤色に感度特性を持つフォトダイオード等から
なる受光素子3aと、青色の波長を持つ負の光情報を受光
し、これを電気信号5bとして出力する、青色に感度特性
を持つフォトダイオード等からなる受光素子3bとからな
る受光分離素子４と、この受光分離素子４より出力され
た電気信号5a，5bを演算して、演算結果に対応する電気
信号７を出力する演算素子６とからなる光電演算素子８
と、透明電極9a，9bにより挾まれた透過型液晶10からな
る透過型の光変調素子11とこの光変調素子11を挟んでな
る偏光子12a ，12b とからなるものである。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正内容】
【００８０】光学ニューロン素子１に正と負の情報をそ
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号13が同時に照射さ
れると、受光分離素子４により、正負の情報光がそれぞ
れ分離され、正の情報を表す電気信号5a、負の情報を表
す電気信号5bとして出力される。出力された電気信号5
a，5bは演算素子６により加減算、また非線形処理がな
され、これにより演算結果に対応する電気信号７が出力
され、この電気信号７に応じて光変調素子11が変調され
る。このように変調された光変調素子11に白色光等の読
出し光14が照射されると、読出し光14は偏光子12a によ
り偏光され、偏光された読出し光14は光変調素子11によ
って透過変調され、さらに偏光子12b によって偏光され
情報光15として出力される。
れぞれ青色光、赤色光で表した光信号13が同時に照射さ
れると、受光分離素子４により、正負の情報光がそれぞ
れ分離され、正の情報を表す電気信号5a、負の情報を表
す電気信号5bとして出力される。出力された電気信号5
a，5bは演算素子６により加減算、また非線形処理がな
され、これにより演算結果に対応する電気信号７が出力
され、この電気信号７に応じて光変調素子11が変調され
る。このように変調された光変調素子11に白色光等の読
出し光14が照射されると、読出し光14は偏光子12a によ
り偏光され、偏光された読出し光14は光変調素子11によ
って透過変調され、さらに偏光子12b によって偏光され
情報光15として出力される。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００８２】図２は本発明による光学演算変調素子の第
２実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図２に示すように光学ニューロン素子１は、青フィ
ルタ2aと赤フィルタ2bとが隣接して設けられた正負信号
分離フィルタ２、および青フィルタ2aによりフィルタリ
ングがなされた情報光を受光しこれを電気信号5aとして
出力するフォトダイオードからなる受光素子3aと赤フィ
ルタ2bによりフィルタリングがなされた情報光を受光し
これを電気信号5bとして出力するフォトダイオードから
なる受光素子3bとからなる受光素子ペア３からなる受光
分離素子４と、この受光分離素子４より出力された電気
信号5a，5bを演算して、演算結果に対応する電気信号７
を出力する演算素子６とからなる光電演算素子８と、透
明電極9a，9bにより挟まれた透過型液晶10からなる透過
型の光変調素子11とこの光変調素子11を挟んでなる偏光
子12a ，12b とからなるものである。
２実施例による光学ニューロン素子の構成を表す図であ
る。図２に示すように光学ニューロン素子１は、青フィ
ルタ2aと赤フィルタ2bとが隣接して設けられた正負信号
分離フィルタ２、および青フィルタ2aによりフィルタリ
ングがなされた情報光を受光しこれを電気信号5aとして
出力するフォトダイオードからなる受光素子3aと赤フィ
ルタ2bによりフィルタリングがなされた情報光を受光し
これを電気信号5bとして出力するフォトダイオードから
なる受光素子3bとからなる受光素子ペア３からなる受光
分離素子４と、この受光分離素子４より出力された電気
信号5a，5bを演算して、演算結果に対応する電気信号７
を出力する演算素子６とからなる光電演算素子８と、透
明電極9a，9bにより挟まれた透過型液晶10からなる透過
型の光変調素子11とこの光変調素子11を挟んでなる偏光
子12a ，12b とからなるものである。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１０
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１１０】また、上述した実施例においては、受光分
離素子のフィルタ手段として青フィルタ、赤フィルタを
使用し、正負の情報光をそれぞれ青色、赤色の光で担持
した光信号として伝達し、この情報光を分離して演算を
行うようにしているが、フィルタ手段をそれぞれ直交す
る偏光板にて構成し、正負の情報光をそれぞれ直交する
偏光がなされた光信号として伝達し、受光分離素子によ
り分離して演算を行うようにしてもよい。なお、この
際、重みマスクも直交する偏光板により形成するものと
する。
離素子のフィルタ手段として青フィルタ、赤フィルタを
使用し、正負の情報光をそれぞれ青色、赤色の光で担持
した光信号として伝達し、この情報光を分離して演算を
行うようにしているが、フィルタ手段をそれぞれ直交す
る偏光板にて構成し、正負の情報光をそれぞれ直交する
偏光がなされた光信号として伝達し、受光分離素子によ
り分離して演算を行うようにしてもよい。なお、この
際、重みマスクも直交する偏光板により形成するものと
する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４８
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１４８】図18に示すように、光学ニューラルネット
ワーク120 は３つの光学ニューロン層が直列に並ぶよう
に配置されており、各層において情報光が重み付けさ
れ、この重み付けされた情報光を次層に伝達するように
したものである。本発明の第４実施例における光学ニュ
ーロン素子は各素子に重みマスクが設けられているた
め、本発明による光学演算発光素子の第２実施例と同様
に、各層間に重み付け出力手段を設ける必要がなく、コ
ンパクトにニューラルネットワークを構成することがで
きる。なお、図18の光学ニューラルネットワークにおい
ては、各光学ニューロン層を構成する光学ニューロン素
子の正負信号分離フィルタ２が図面に向かって上方に、
正負信号分離フィルタ２′が図面に向かって下方となる
ように配置される。
ワーク120 は３つの光学ニューロン層が直列に並ぶよう
に配置されており、各層において情報光が重み付けさ
れ、この重み付けされた情報光を次層に伝達するように
したものである。本発明の第４実施例における光学ニュ
ーロン素子は各素子に重みマスクが設けられているた
め、本発明による光学演算発光素子の第２実施例と同様
に、各層間に重み付け出力手段を設ける必要がなく、コ
ンパクトにニューラルネットワークを構成することがで
きる。なお、図18の光学ニューラルネットワークにおい
ては、各光学ニューロン層を構成する光学ニューロン素
子の正負信号分離フィルタ２が図面に向かって上方に、
正負信号分離フィルタ２′が図面に向かって下方となる
ように配置される。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６０
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１６０】また、上述した図20および図21に示した実
施例においては、光学ニューロン層を図17に示すような
本発明による光学演算発光素子の第４実施例による光学
ニューロン素子で構成し、図22に示す光学ニューラルネ
ットワーク142 ′のように光学ニューロン層144 ′と光
学ニューロン層145 ′との間にハーフミラーＭ４を設け
るようにしてもよい。以下、図22に示す光学ニューラル
ネットワーク142 ′について説明する。
施例においては、光学ニューロン層を図17に示すような
本発明による光学演算発光素子の第４実施例による光学
ニューロン素子で構成し、図22に示す光学ニューラルネ
ットワーク142 ′のように光学ニューロン層144 ′と光
学ニューロン層145 ′との間にハーフミラーＭ４を設け
るようにしてもよい。以下、図22に示す光学ニューラル
ネットワーク142 ′について説明する。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６５
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１６５】図23に示すように、光学ニューラルネット
ワーク150 は、図13または図17に示す本発明による光学
演算発光素子の第２または第４実施例による光学ニュー
ロン素子を円筒面状に配置させた光学ニューロン層151
，152 ，153 を３段積層状態に配置し、その外側に円
筒の内面が鏡面となっているミラーＭ５を設けたもので
ある。以下、光学ニューラルネットワーク150 の機能に
ついて説明する。
ワーク150 は、図13または図17に示す本発明による光学
演算発光素子の第２または第４実施例による光学ニュー
ロン素子を円筒面状に配置させた光学ニューロン層151
，152 ，153 を３段積層状態に配置し、その外側に円
筒の内面が鏡面となっているミラーＭ５を設けたもので
ある。以下、光学ニューラルネットワーク150 の機能に
ついて説明する。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１７４
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１７４】また、図26に示すように、光学ニューロン
素子を円筒面状に複数配置させた光学ニューロン層と、
光学ニューロン素子を１次元または２次元状に複数配置
させた光学ニューロン層とを組み合わせて光学ニューラ
ルネットワークを構成するようにしてもよい。
素子を円筒面状に複数配置させた光学ニューロン層と、
光学ニューロン素子を１次元または２次元状に複数配置
させた光学ニューロン層とを組み合わせて光学ニューラ
ルネットワークを構成するようにしてもよい。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１７５
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１７５】図26に示すように、光学ニューラルネット
ワーク170 は光学ニューロン素子が円筒面状に配された
光学ニューロン層172 と光学ニューロン素子が２次元状
に配置された光学ニューロン層171 とが結合されて構成
されるものである。なお、情報光の伝達については、上
述した実施例と同様であるため、ここでは詳細な説明は
省略する。なお、図26に示す光学ニューラルネットワー
ク170 においては、内側の光学ニューロン層171 から外
側の光学ニューロン層172 へ向けて情報光を伝達するよ
うにしているが、外側の光学ニューロン層172 から内側
の光学ニューロン層171 へ向けて情報光を伝達するよう
にしてもよい。
ワーク170 は光学ニューロン素子が円筒面状に配された
光学ニューロン層172 と光学ニューロン素子が２次元状
に配置された光学ニューロン層171 とが結合されて構成
されるものである。なお、情報光の伝達については、上
述した実施例と同様であるため、ここでは詳細な説明は
省略する。なお、図26に示す光学ニューラルネットワー
ク170 においては、内側の光学ニューロン層171 から外
側の光学ニューロン層172 へ向けて情報光を伝達するよ
うにしているが、外側の光学ニューロン層172 から内側
の光学ニューロン層171 へ向けて情報光を伝達するよう
にしてもよい。
Claims (37)
- 【請求項１】 入力された複数の情報光を受光して、該
複数の情報光をそれぞれの情報毎に分離し、それぞれ別
個の電気信号として出力する複数の受光分離素子と、 該受光分離素子により出力された電気信号を演算して演
算結果に対応する電気信号を出力する演算素子とからな
る光電演算素子、および該光電演算素子から出力された
前記演算結果に対応する電気信号に応じて、光に対する
透過または反射特性を変えて光を変調する光変調素子か
らなることを特徴とする光学演算変調素子。 - 【請求項２】 前記受光分離素子が隣接した複数のフィ
ルタ手段からなり、前記入力された複数の情報光を受光
して該複数の情報光をそれぞれの情報毎に分離し、それ
ぞれ別個の電気信号として出力する受光分離素子である
ことを特徴とする請求項１記載の光学演算変調素子。 - 【請求項３】 前記受光分離素子が入力された正と負の
情報光を受光して、該正と負の情報光をそれぞれの情報
毎に分離し、それぞれ別個の電気信号として出力する受
光分離素子であることを特徴とする請求項１または２記
載の光学演算変調素子。 - 【請求項４】 請求項１、２または３記載の光学演算変
調素子を１次元または２次元状に複数配置して構成さ
れ、前記各光学演算変調素子より出力される前記光によ
り構成される情報光を出力とすることを特徴とする光学
演算変調素子群。 - 【請求項５】 請求項４記載の光学演算変調素子群と、 該光学演算変調素子群により変調して出力された前記情
報光に重み付けをし、該重み付けされた前記情報光を出
力する重み付き情報光出力手段とからなることを特徴と
する光学情報処理回路の構成単位。 - 【請求項６】 複数の請求項５記載の光学情報処理回路
の構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数の構
成単位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報
光を順次他の１つの構成単位の入力とするように結合さ
れたことを特徴とする光学情報処理回路。 - 【請求項７】 請求項４記載の第１の光学演算変調素子
群と、 該第１の光学演算変調素子群により変調して出力された
前記情報光に重み付けをし、該重み付けされた前記情報
光を出力する重み付き情報光出力手段と、 該重み付き情報光出力手段により出力された前記情報光
を入力とし、該情報光を変調して出力する請求項４記載
の第２の光学演算変調素子群と、 該第２の光学演算変調素子群により変調して出力された
前記情報光を前記第１の光学演算変調素子群に再度入力
する情報光再入力手段とからなることを特徴とする光学
情報処理回路の構成単位。 - 【請求項８】 少なくとも１つの請求項５記載の光学情
報処理回路の構成単位と、少なくとも１つの請求項７記
載の光学情報処理回路の構成単位とからなり、これらの
構成単位がこれらの構成単位のうちの１つの構成単位よ
り出力された前記情報光を順次他の１つの構成単位の入
力とするように結合されたことを特徴とする光学情報処
理回路。 - 【請求項９】 入力された複数の情報光を受光して、該
複数の情報光をそれぞれの情報毎に分離し、それぞれ別
個の電気信号として出力する複数の受光分離素子と、 該受光分離素子により出力された電気信号を演算して演
算結果に対応する電気信号を出力する演算素子とからな
る光電演算素子、および該光電演算素子から出力された
前記演算結果に対応する電気信号に応じた強度で発光す
る発光素子とからなることを特徴とする光学演算発光素
子。 - 【請求項１０】 前記受光分離素子が隣接した複数のフ
ィルタ手段からなり、前記入力された複数の情報光を受
光して該複数の情報光をそれぞれの情報毎に分離し、そ
れぞれ別個の電気信号として出力する受光分離素子であ
ることを特徴とする請求項９記載の光学演算発光素子。 - 【請求項１１】 前記受光分離素子が入力された正と負
の情報光を受光して、該正と負の情報光をそれぞれの情
報毎に分離し、それぞれ別個の電気信号として出力する
受光分離素子であることを特徴とする請求項９または１
０記載の光学演算発光素子。 - 【請求項１２】 前記発光素子より出力された光に重み
付けをする重み付け手段をさらに備えたことを特徴とす
る請求項９、１０または１１記載の光学演算発光素子。 - 【請求項１３】 前記受光分離素子が２つの情報光を異
なる２方向から入力可能な受光分離素子であることを特
徴とする請求項９、１０または１１記載の光学演算発光
素子。 - 【請求項１４】 前記受光分離素子が２つの情報光を異
なる２方向から入力可能な受光分離素子であることを特
徴とする請求項１２記載の光学演算発光素子。 - 【請求項１５】 請求項９、１０または１１記載の光学
演算発光素子を１次元または２次元状に複数配置して構
成され、前記各光学演算発光素子より出力される前記光
により構成される情報光を出力とすることを特徴とする
光学演算発光素子群。 - 【請求項１６】 請求項１５記載の光学演算発光素子群
と、 該光学演算発光素子群により出力された前記情報光に重
み付けをし、該重み付けされた前記情報光を出力する重
み付き情報光出力手段とからなることを特徴とする光学
情報処理回路の構成単位。 - 【請求項１７】 複数の請求項１６記載の光学情報処理
回路の構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数
の構成単位のうちの１つの構成単位より出力された前記
情報光を順次他の１つの構成単位の入力とするように結
合されたことを特徴とする光学情報処理回路。 - 【請求項１８】 請求項１５記載の第１の光学演算発光
素子群と、 該第１の光学演算発光素子群により出力された前記情報
光に重み付けをし、該重み付けされた前記情報光を出力
する重み付き情報光出力手段と、 該重み付き情報光出力手段により出力された前記情報光
を入力とし、該情報光を変調して出力する請求項１５記
載の第２の光学演算発光素子群と、 該第２の光学演算発光素子群により変調して出力された
前記情報光を前記第１の光学演算発光素子群に再度入力
する情報光再入力手段とからなることを特徴とする光学
情報処理回路の構成単位。 - 【請求項１９】 少なくとも１つの請求項１６記載の光
学情報処理回路の構成単位と、少なくとも１つの請求項
１８記載の光学情報処理回路の構成単位とからなり、こ
れらの構成単位がこれらの構成単位のうちの１つの構成
単位より出力された前記情報光を順次他の１つの構成単
位の入力とするように結合されたことを特徴とする光学
情報処理回路。 - 【請求項２０】 請求項１２記載の光学演算発光素子を
１次元または２次元状に複数配置して構成され、前記各
光学演算発光素子より出力される前記光により構成され
る情報光を出力とすることを特徴とする光学情報処理回
路の構成単位。 - 【請求項２１】 複数の請求項２０記載の光学情報処理
回路の構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数
の構成単位のうちの１つの構成単位より出力された前記
情報光を順次他の構成単位の入力とするように結合され
たことを特徴とする光学情報処理回路。 - 【請求項２２】 請求項１３記載の光学演算発光素子を
１次元または２次元状に複数配置して構成され、前記各
光学演算発光素子より出力される前記光により構成され
る情報光を出力とすることを特徴とする光学演算発光素
子群。 - 【請求項２３】 請求項２２記載の光学演算発光素子群
と、 該光学演算発光素子群により変調して出力された前記情
報光に重み付けをし、該重み付けされた情報光を出力す
る重み付き情報光出力手段とからなることを特徴とする
光学情報処理回路の構成単位。 - 【請求項２４】 複数の請求項２３記載の光学情報処理
回路の構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数
の構成単位のうちの１つの構成単位より出力された前記
情報光を順次他の構成単位の入力とするように結合され
たことを特徴とする光学情報処理回路。 - 【請求項２５】 請求項２３記載の光学情報処理回路の
構成単位と、 該構成単位より出力された前記情報光を該構成単位に再
度入力する情報光再入力手段とからなることを特徴とす
る光学情報処理回路の構成単位。 - 【請求項２６】 少なくとも１つの請求項５、７、１６
または２０記載の光学情報処理回路の構成単位と、少な
くとも１つの請求項２５記載の光学情報処理回路の構成
単位とからなり、これらの構成単位のうちの１つの構成
単位より出力された前記情報光を順次他の１つの構成単
位の入力とするように結合されたことを特徴とする光学
情報処理回路。 - 【請求項２７】 請求項１４記載の光学演算発光素子を
１次元または２次元状に複数配置して構成され、前記各
光学演算発光素子より出力される前記光により構成され
る情報光を出力とすることを特徴とする光学情報処理回
路の構成単位。 - 【請求項２８】 複数の請求項２７記載の光学情報処理
回路の構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数
の構成単位のうちの１つの構成単位より出力された前記
情報光を順次他の構成単位の入力とするように結合され
たことを特徴とする光学情報処理回路。 - 【請求項２９】 請求項２７記載の光学情報処理回路の
構成単位と、 該構成単位より出力された前記情報光を該構成単位に再
度入力する情報光再入力手段とからなることを特徴とす
る光学情報処理回路の構成単位。 - 【請求項３０】 少なくとも１つの請求項５、７、１６
または２０記載の光学情報処理回路の構成単位と、少な
くとも１つの請求項２９記載の光学情報処理回路の構成
単位とからなり、これらの構成単位のうちの１つの構成
単位より出力された前記情報光を順次他の１つの構成単
位の入力とするように結合されたことを特徴とする光学
情報処理回路。 - 【請求項３１】 請求項１２記載の光学演算発光素子を
円筒面状または球面状に複数配置して構成され、前記各
光学演算発光素子より出力される前記光により構成され
る情報光を出力とすることを特徴とする光学情報処理回
路の構成単位。 - 【請求項３２】 複数の請求項３１記載の光学情報処理
回路の構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数
の構成単位のうちの１つの構成単位より出力された前記
情報光を順次他の構成単位の入力とするように結合され
たことを特徴とする光学情報処理回路。 - 【請求項３３】 請求項１４記載の光学演算発光素子を
円筒面状または球面状に複数配置して構成され、前記各
光学演算発光素子より出力される前記光により構成され
る情報光を出力とすることを特徴とする光学情報処理回
路の構成単位。 - 【請求項３４】 複数の請求項３３記載の光学情報処理
回路の構成単位からなり、該複数の構成単位が、該複数
の構成単位のうちの１つの構成単位より出力された前記
情報光を順次他の構成単位の入力とするように結合され
たことを特徴とする光学情報処理回路。 - 【請求項３５】 請求項３３記載の光学情報処理回路の
構成単位と、 該構成単位より出力された前記情報光を該構成単位に再
度入力する情報光再入力手段とからなることを特徴とす
る光学情報処理回路の構成単位。 - 【請求項３６】 少なくとも１つの請求項３１または３
３記載の光学情報処理回路の構成単位と、少なくとも１
つの請求項３５記載の光学情報処理回路の構成単位とか
らなり、これらの構成単位のうちの１つの構成単位より
出力された前記情報光を順次他の１つの構成単位の入力
とするように結合されたことを特徴とする光学情報処理
回路。 - 【請求項３７】 少なくとも１つの請求項５、７、１
６、２０、３１または３３記載の光学情報処理回路の構
成単位と、少なくとも１つの請求項２９または３５記載
の光学情報処理回路の構成単位とからなり、これらの構
成単位のうちの１つの構成単位より出力された前記情報
光を順次他の１つの構成単位の入力とするように結合さ
れたことを特徴とする光学情報処理回路。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28159992A JPH06130444A (ja) | 1992-10-20 | 1992-10-20 | 光学演算素子および光学情報処理回路 |
| EP19930116975 EP0594150A3 (en) | 1992-10-20 | 1993-10-20 | An optical operation element and use thereof |
| US08/138,120 US5704015A (en) | 1992-10-20 | 1993-10-20 | Optical operation element, optical data processing circuit and photoelectric operation element |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28159992A JPH06130444A (ja) | 1992-10-20 | 1992-10-20 | 光学演算素子および光学情報処理回路 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06130444A true JPH06130444A (ja) | 1994-05-13 |
Family
ID=17641397
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28159992A Pending JPH06130444A (ja) | 1992-10-20 | 1992-10-20 | 光学演算素子および光学情報処理回路 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06130444A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022264261A1 (ja) * | 2021-06-15 | 2022-12-22 | 株式会社フジクラ | 光演算装置及び光演算方法 |
| EP4130831A4 (en) * | 2020-03-31 | 2024-05-15 | Fujikura Ltd | OPTICAL ARITHMETIC DEVICE AND MANUFACTURING METHOD FOR AN OPTICAL ARITHMETIC DEVICE |
-
1992
- 1992-10-20 JP JP28159992A patent/JPH06130444A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP4130831A4 (en) * | 2020-03-31 | 2024-05-15 | Fujikura Ltd | OPTICAL ARITHMETIC DEVICE AND MANUFACTURING METHOD FOR AN OPTICAL ARITHMETIC DEVICE |
| WO2022264261A1 (ja) * | 2021-06-15 | 2022-12-22 | 株式会社フジクラ | 光演算装置及び光演算方法 |
| JP7277667B1 (ja) * | 2021-06-15 | 2023-05-19 | 株式会社フジクラ | 光演算装置及び光演算方法 |
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|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
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