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光アソシアトロン |
光のもつ空間並列性は、ニューラル・ネットワーク・モデルの大規模並列性と の親和性がよく、 そのハードウェアとしての実現に効果的であると考えられる。 光アソシアトロンは、 空間光変調器をキーデバイスとした 学習機能を実現した自己想起型光連想記憶システムであり、 具体的な学習実験も示されている。
このシステムのポイントは、連想記憶モデルにおける学習機能を 実現したことにある。学習方法には、Kohonenが示した直交学習法を用いて いる。通常、光の強度を情報の媒体とする光演算では、正負の値の表現が問題 となるが、ここで用いている方法では、 負の値の表現が必要とされず、また、 いわゆる直交性の低いパターンに対する連想記憶も可能である。 フィードバック型の学習則を用いていることにより、SLMやLEDアレイなどの光 デバイスの不均一性やパターン間の干渉を適応的に補償できる。
記憶行列および入力パターンの表現に空間光変調器を用いることにより、 光による空間的な完全並列なアナログの乗算機構が実現されている。 記憶行列の更新など光による実現が現状の光技術では困難な機能は 完全並列な電子回路により行っている。
学習回数を重ねるごとに光アソシアトロンの出力が入力文字に近づいていく様 子を観察することができる。
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