神经网络光计算：全光学计算新纪元

神经网络光计算，提出于1988年，是一项革命性的技术，它将光学原理与神经网络相结合，旨在利用光学元件实现高效的并行计算和信息处理。这项技术的核心在于光学互联，通过光信号的传输和处理，实现了对图象信息的三维联系，如相关性分析、卷积操作、特征提取、符号替换以及复杂的矩阵运算。相比于传统的电子计算，神经网络光计算提供了显著的优势，包括更高的数据处理速度和更优的信息存储密度。 在具体实现上，神经网络光计算系统采用了光学关联记忆，这是一种基于光学干涉和相位调制的机制。系统中包含的关键组件包括转向90度的DOVE棱镜，它在输入矢量Y中对应特定位置产生特定输出。通过球远面心成像系统，可以实现输入矢量的均匀照明和投影，同时利用DOVE棱镜的特性，使得输入狭缝的连续运动模拟矩阵运算的列元素操作。 光致折变晶体被用作相位成像处理器，这是提高处理速度和保持理想相位还原性能的重要手段。在光栅成像过程中，通过光电池的激发和折射率的调制，实现了时间独立处理，即使在正的光学反馈条件下，输出矢量X作为时间无关的函数，其振幅随迭代过程叠加。在理想情况下，当时间t大于采样时间τ后，输出矢量X将精确地表示为逆矩阵列向量的函数。 此外，光致折变放大器在这一过程中起到了关键作用，通过控制增益和反馈机制，确保了每次迭代都能获得稳定的增益。方程(26)和(28)详细描述了这个过程，它们分别展示了输出矢量随着时间演化和最终达到稳态状态的数学模型。 神经网络光计算不仅革新了计算架构，还为图像处理和高速信息处理领域开辟了新的路径，它的出现预示着未来光学计算机的可能性，有望挑战现有的电子计算机技术。这项技术的发展对于工程实践和理论研究都具有重要意义。