close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Патент BY12021

код для вставкиСкачать
ОПИСАНИЕ
ИЗОБРЕТЕНИЯ
К ПАТЕНТУ
РЕСПУБЛИКА БЕЛАРУСЬ
(46) 2009.06.30
(12)
(51) МПК (2006)
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЦЕНТР
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
СОБСТВЕННОСТИ
(54)
BY (11) 12021
(13) C1
(19)
G 06N 3/00
G 02F 3/00
ОПТИЧЕСКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
(21) Номер заявки: a 20071346
(22) 2007.11.05
(71) Заявитель: Государственное научнопроизводственное объединение "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси
по материаловедению" (BY)
(72) Автор: Меркулов Владимир Сергеевич (BY)
(73) Патентообладатель: Государственное
научно-производственное объединение
"Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по
материаловедению" (BY)
(56) FARHAT N. H. etc. Applied Optics, 1985.
V. 24. - № 10. - P. 1469-1475.
BY 9603 C1, 2007.
RU 2165644 C1, 2001.
RU 2024940 C1, 1994.
US 5534704 A, 1996.
JP 4085524 A, 1992.
BY 12021 C1 2009.06.30
(57)
Оптическая нейронная сеть, содержащая массив источников света, массив оптических
фильтров, оптически связанных с источниками, и массив фотоприемников, каждый из которых через пороговое устройство подключен выходом к соответствующему источнику
света, отличающаяся тем, что массив источников света выполнен в виде двумерной матрицы, каждый источник характеризуется собственной частотой света и оптически связан с
каждым фильтром, а за каждым фильтром расположен соответствующий широкополосный фотоприемник из указанного массива, также выполненного в виде двумерной матрицы.
Фиг. 2
BY 12021 C1 2009.06.30
Изобретение относится к устройствам ассоциативной памяти и устройствам обработки
информации, использующим принципы искусственных нейронных сетей и оптические
компоненты. Область применения - вычислительная техника, системы распознавания образов, самообучающиеся системы.
Известно устройство - искусственная нейронная сеть [1]. В ее основе лежит массив
искусственных нейронов. На вход каждого нейрона поступает некоторое множество электрических сигналов, каждый из которых является выходом другого нейрона. Каждый вход
умножается на соответствующий вес, аналогичный синаптической силе, и все произведения суммируются и подвергаются пороговому преобразованию, определяя уровень активации нейрона 0 или 1 на последующем шаге:
Si (n + 1) = sign ( ∑ WijS j (n ) + θi ) ,
j≠ i
Si(n) - значение выхода i-го нейрона на n-ом шаге,
Wij - матрица весов,
θi - значение порога активации i-го нейрона.
Процесс функционирования нейронной сети может быть описан математически в виде
умножения вектора на матрицу с последующим пороговым преобразованием. В нейронной сети с обратными связями, например в сети Хопфилда, выходные сигналы массива
нейронов поступают на вход того же массива нейронов. После определенного количества
шагов устойчивая сеть приходит к своему стационарному состоянию, обеспечивая тем самым распознавание информации или требуемые ассоциации.
Недостатком данной искусственной нейронной сети является большое количество
межсоединений большого количества нейронов. Существующие планарные технологии
электронных схем и требования к электрической изоляции приводят к ограничению общего
количества связей и тем самым к ограничению функциональных возможностей нейронной
сети. Поэтому применяется оптическая нейронная сеть [2], включающая массив источников,
массив оптических фильтров, оптически связанных с источниками, массив фотоприемников,
причем выход каждого фотоприемника через пороговое устройство подключен к соответствующему источнику.
Взаимное соединение нейронов с помощью световых лучей не требует изоляции между
сигнальными путями, световые потоки могут проходить один через другой без взаимного влияния. Более того, сигнальные пути могут быть расположены в трех измерениях.
Плотность путей передачи ограничена только размерами источников света, их расходимостью и размерами фотоприемника. Наконец, все сигнальные пути могут работать одновременно, тем самым обеспечивая высокую скорость передачи данных. В результате система
способна обеспечить полный набор связей, работающих со скоростью света.
В основе оптической нейронной сети лежит оптический матричный умножитель, изображенный на фиг. 1, где 1 - массив фотоприемников, 2 - массив оптических фильтров, 3 массив источников, 4 - конденсор. Массивы источников и фотоприемников источников
должны быть одномерными. Все источники генерируют свет с одной и той же частотой.
Массив оптических фильтров настроен на единственную частоту излучателей. Конденсоры цилиндрические линзы - обеспечивают оптическую связь каждого источника с частью
массива фильтров.
Оптическая нейронная сеть, описанная в [2], является наиболее близкой по технической сущности и достигаемому результату к заявляемому изобретению, то есть наиболее
близким аналогом-прототипом. Недостатком прототипа является то, что массивы излучателей
и фотоприемников должны быть одномерными, что приводит к ограничению плотности
искусственных нейронов, а также увеличению габаритов устройства. Высокие требования
2
BY 12021 C1 2009.06.30
предъявляются к цилиндрическим линзам - конденсорам и к расходимости излучения
источников. Задачей настоящего изобретения является расширение функциональных возможностей оптической нейронной сети за счет использования спектральной составляющей
излучения, что приводит к увеличению емкости сети и к снижению требований к расходимости излучения источников.
Поставленная задача достигается тем, что оптическая нейронная сеть, содержащая
массив источников, массив фильтров, оптически связанных с источниками, и массив фотоприемников, каждый из которых через пороговое устройство подключен выходом к соответствующему источнику света, причем массив источников света выполнен в виде
двумерной матрицы, каждый источник характеризуется собственной частотой света и оптически связан с каждым фильтром, а за каждым фильтром расположен соответствующий
широкополосный фотоприемник из указанного массива, также выполненного в виде двумерной матрицы.
Схема предлагаемой оптической нейронной сети приведена на фиг. 2, где 1 - массив
фотоприемников, 2 - массив оптических фильтров, 3 - массив источников, 4 - конденсор, 5
- световод. Матрица источников является двумерной N × N. Каждый источник с координатами ij испускает монохроматическое излучение определенной частоты ωij и интенсивностью Sijδ(ω-ωij), где δ - дельта-функция.
Конденсоры 4, представляющие собой сферические линзы, обеспечивают ввод и вывод излучения из световода. При прохождении системы конденсор-световод-конденсор
излучение от различных источников перемешивается. В случае равномерного распределения интенсивности излучения от каждого источника по массиву фильтров на выходе
фильтра с координатами kl и на входе фотоприемника с такими же координатами будет
сигнал, пропорциональный следующему выражению
I kl = ∫ ∑ Tkl (ω)Sijδ(ω − ωij )dω = ∑ Tkl (ωij )Sij .
ω ij
ij
Отсюда видно, что роль матрицы весов выполняет следующая матрица Wab ≡ Tkl(ωij),
т.е. ее компоненты равны соответствующим значениям коэффициента пропускания оптического фильтра с координатами kl на частоте источника ij. Здесь индексы а и b пробегают значения от 1 до N2 в соответствии с парами индексов kl и ij.
Электрический сигнал фотоприемника с координатами kl подвергается пороговому
преобразованию, затем он поступает на вход излучателя с координатами kl. В зависимости
от величины сигнала излучатель либо включается и происходит генерация излучения с
частотой ωkl (активное состояние нейрона), либо излучатель не включается (пассивное состояние нейрона). Далее процесс повторяется циклически, пока нейронная сеть не придет
к стационарному состоянию.
Сравнительные характеристики заявленной оптической нейронной сети и прототипа
по цели изобретения заключаются в том, что в качестве массива излучающих элементов и
массива фотоприемников используют двумерные матрицы, что приводит к существенному повышению плотности нейронов. Каждый источник оптически связан с каждым из
фильтров, что приводит к снижению требований к расходимости излучения и используемым конденсорам.
Использование настоящего изобретения расширяет функциональные возможности оптической нейронной сети за счет использования спектральной составляющей излучения,
что приводит к увеличению емкости сети, уменьшению ее весогабаритных параметров.
Заявляемая оптическая нейронная сеть может быть использована в качестве ассоциативной памяти, в системах распознавания образов.
3
BY 12021 C1 2009.06.30
Источники информации:
1. Wasserman P.D. Neural Computing: Theory & Practice. Van Nostrand Reinhold. - New
York, 1989: Пер. Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика, 1992.
2. Farhat N. H., Psaltis D., Prata A., Paek E. Optical implementation of the Hopfield model.
Applied Optics. V. 24. - P. 1469, 1985.
Фиг. 1
Национальный центр интеллектуальной собственности.
220034, г. Минск, ул. Козлова, 20.
4
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
0
Размер файла
167 Кб
Теги
by12021, патент
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа