В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей. Для специалистов в области вычислительной техники, а также студентов соответствующих специальностей вузов.

Электронно-оптические нейронные сети обеспечивают средства для выполнения параллельного умножения матриц. Рассмотренные в работах [3,6,7] такие сети работают со скоростью, ограниченной только доступными электронно-оптическими компонентами; время вычислений потенциально располагается в субнаносекундном диапазоне.

На рис. 9.1 показана система, способная выполнять умножение шестиэлементного входного вектора на матрицу размерностью 6х5, производя на выходе пятиэлементный вектор NET. Справа расположен столбец световых источников, лучи которых проходят через цилиндрические линзы; каждый луч освещает одну строку весовой маски.

Таким образом, луч 1 освещает и w11 w12 w15. В качестве маски может быть использована фотопленка, у которой прозрачность каждого квадрата пропорциональна весу. С левой стороны расположена вторая цилиндрическая линза, фокусирующая свет от каждого столбца маски на соответствующий фотодетектор. Таким образом, световой поток на фотодетекторе 1 является суммой произведений световых интенсивностей на передаточную функцию столбца 1. В символьной форме

где NETj – выход NET нейрона j (выход фотодетектора j); Wij – вес связи от нейрона i к нейрону j (величина обратно пропорциональная прозрачности весовой маски в строке i, столбце j); Xi – i-я компонента входного вектора i (выход источника света i).

Выход каждого фотодетектора является сверткой между входным вектором и соответствующим столбцом весовой матрицы. Таким образом, набор выходов представляет собой вектор, равный произведению входного вектора на весовую матрицу.

Это матричное умножение выполняется параллельно. При использовании соответствующих высокоскоростных светоизлучающих диодов и фотодетекторов PIN умножение вектора на матрицу может быть выполнено менее чем за наносекунду. Более того, скорость умножения практически не зависит от размерности массива. Это позволяет наращивать сети без существенного увеличения времени вычислений. В данном простом примере веса сети фиксированы; они могут изменяться только при подстановке различных весовых масок. Для использования в адаптивных системах веса должны быть переменными. Существует многообещающий метод, основанный на использовании жидкокристаллического клапана вместо фотографического негатива. Это позволяет изменять веса электронным способом в течение микросекунд. В настоящее время жидкокристаллический клапан может использоваться для реализации двоичных весов, но имеет недостаточную стабильность и контрастность для реализации непрерывных переменных весов. Эта ситуация может измениться в ближайшем будущем.