JPH0261709A - Optical arithmetic unit - Google Patents
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- JPH0261709A JPH0261709A JP21313188A JP21313188A JPH0261709A JP H0261709 A JPH0261709 A JP H0261709A JP 21313188 A JP21313188 A JP 21313188A JP 21313188 A JP21313188 A JP 21313188A JP H0261709 A JPH0261709 A JP H0261709A
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
[産業上の利用分野コ
この発明は、光を用いたニューラルネットワークによっ
て、高速にデータを処理する装置に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] This invention relates to a device that processes data at high speed using a neural network using light.
[従来技術とその課題]
大規模な情報を処理するために、高速に演算を実行する
計算機の研究が進んでいるが、電気回路を用いた逐次処
理による方法では、すでに性能限界に近づいている。そ
こで、スーパーコンピュータやアレイプロセッサなど、
複数の演算を同時に実1jする並列処理アーキテクチャ
などの研究が進んでいる。一方、光は、空間的な広がり
を持ち、その物理的な性質は互いに干渉し合わないため
、光を用いた演算は並列性に優れている。光を変調する
手段として、振幅、位相、周波数、偏向などが考えられ
、空間的な光変調器の開発が行われている。[Prior art and its challenges] Research is progressing on computers that can perform calculations at high speed in order to process large-scale information, but methods that use sequential processing using electric circuits are already approaching their performance limits. . Therefore, supercomputers, array processors, etc.
Research is progressing on parallel processing architectures that perform multiple operations simultaneously. On the other hand, light has a spatial expanse and its physical properties do not interfere with each other, so operations using light have excellent parallelism. As means for modulating light, amplitude, phase, frequency, polarization, etc. can be considered, and spatial light modulators are being developed.
光を用いたニューロコンピュータとして、これまでに、
1次元の発光素子と1次元の受光素子をアナモルフィッ
クな光学系で接続し、ホップフィールドモデルのインク
コネクションを光学的に実現した方法や、入力データを
空間光変調器で変調し、双方向の演算を可能にした方法
が知られている。ホップフィールドモデルを光学的に実
現した方法については、例えば雑誌オブティックスレタ
ーズ(OPTIC5LETTERS) 、第1O巻、1
985年、第98〜+00頁に記載された論文「閾値処
理とフィードバック機能をもつ二、−ラルネットを用い
た連想記憶モデルによる光情報処理(0ptical
Informatton processlng ba
sed on an associative−mem
ory model of neura、l
nets vlth threshotdlng
andfeedback) Jに、詳しく述べられて
いる。また、入力データを空間光変調器で変調させる方
法については、例えば、雑誌アプライドオプティックス
(APPLIED 0PTICS) 、第26巻、19
87年、第5055〜5060頁に記載された論文「光
双方向連想メモリの設計とデバイス(Deslgns
and devices for optlcat
bldlrectlonal assoclatlv
e mellorles)J に、詳しく述べられ
ている。しかし、これらの方法では、学習を実時間に実
現することができず、より一般的なニューロモデルを実
現することはできない。So far, as a neurocomputer using light,
A method of optically realizing the Hopfield model's ink connection by connecting a one-dimensional light emitting element and a one-dimensional light receiving element with an anamorphic optical system, and a method of optically realizing the ink connection of the Hopfield model, and a method that modulates input data with a spatial light modulator to create a bidirectional A method is known that enables the calculation of . For information on how to optically realize the Hopfield model, see, for example, the magazine OPTIC5LETTERS, Vol. 10, 1.
985, pages 98 to +00, the paper ``Optical Information Processing Using an Associative Memory Model Using a Bi-ral Net with Threshold Processing and Feedback Functions (0ptical
Information process ba
sed on an associative-mem
ory model of neura,l
nets vlth threshotdlng
andfeedback) is described in detail in J. Further, regarding the method of modulating input data with a spatial light modulator, see, for example, the magazine Applied Optics, Vol. 26, 19.
1987, pages 5055-5060 of the paper "Design and Device of Optical Bidirectional Associative Memory (Deslgns
and devices for optlcat
bldlrectlonal assoclatlv
e mellorles) J. However, these methods cannot perform learning in real time and cannot create more general neuromodels.
この発明の目的は、光のインクコネクションを用いて、
学習可能な多層構造のニューロコンピュータのアルゴリ
ズムを高速に実行する光演算装置を提供することにある
。The purpose of this invention is to use optical ink connections to
An object of the present invention is to provide an optical arithmetic device that can execute a learnable multilayer neurocomputer algorithm at high speed.
[課題を解決するための手段]
この光演算装置は、光のインクコネクションを用いた二
、−ロコンピュータにおいて、発光部と受光部を隣接し
て配置した光機能素子をマ) IJクス状に配置し、前
記各光機能素子の行方向量たは列方向の各々を接続せし
めた第1面と、前記第1面と同じ構造を有し、前記第1
面の各発光部から出射した光が各受光部に入射し、各発
光部から出射した光が前記第1面の各受光部に入射する
ように前記第1面と対面させて配置せしめ、前記第1面
の各光機能素子の接続方向と直交する方向に各光機能素
子を接続せしめた第2面と、前記第1面と同じ構造を有
し、前記第2面の各発光部から出射した光が各受光部に
入射し、各発光部から出射した光が前記第2面の各受光
部に入射するように前記第2面と対面させて配置せしめ
、前記第2面の各光機能素子の接続方向と直交する方向
に各光機能素子を接続せしめた第3面と、前記第1面と
同じ構造を有し、前記第3面の各発光部から出射した光
が各受光部に入射し、各発光部から出射した光が前記第
3面の各受光部に入射するように前記第3面と対面させ
て配置せしめ、前記第3面の各光機能素子の接続方向と
直交する方向に各光機能素子を接続せしめた第4面と、
前記第1面の発光部から出射した光が前記第2面の受光
部に入射し、前記第2面の発光部から出射した光が、前
記第3面の受光部に入射し、前記第3面の発光部から出
射した光が前記第4面の受光部に入射するように配置さ
れたビームスプリッタと、前記第1面、第2面、第3面
から出射した各々の光の強度を変調する複数の光変調手
段と、前記光機能素子の各受光部からの出力と所望の出
力の間の差を計算し、前記差を小さくせしめるような前
記光変調器の7くタンを計算する複数の演算装置と、前
記演算装置からの出力によって、前記光変調手段のパタ
ンを変化せしめる複数の変調器駆動手段とを備えること
を特徴とする。[Means for Solving the Problem] This optical processing device is a two-way computer using an optical ink connection, in which an optical functional element in which a light emitting part and a light receiving part are arranged adjacent to each other is arranged in an IJ box shape. a first surface having the same structure as the first surface and connecting each of the optical functional elements in the row direction or the column direction;
The surface is arranged to face the first surface so that the light emitted from each light emitting section of the surface enters each light receiving section, and the light emitted from each light emitting section enters each light receiving section of the first surface, A second surface has optical functional elements connected in a direction perpendicular to the connection direction of the optical functional elements on the first surface, and has the same structure as the first surface, and emits light from each light emitting part on the second surface. The light receiving section is arranged to face the second surface so that the light emitted from each light emitting section enters each light receiving section, and the light emitted from each light emitting section enters each light receiving section on the second surface. A third surface has the same structure as the first surface and a third surface in which each optical functional element is connected in a direction perpendicular to the connection direction of the elements, and the light emitted from each light emitting section on the third surface is directed to each light receiving section. It is arranged to face the third surface so that the light incident thereon and emitted from each light emitting section enters each light receiving section on the third surface, and is orthogonal to the connection direction of each optical functional element on the third surface. a fourth surface on which each optical functional element is connected in the direction;
Light emitted from the light emitting section on the first surface enters the light receiving section on the second surface, light emitted from the light emitting section on the second surface enters the light receiving section on the third surface, and the light emitted from the light emitting section on the second surface enters the light receiving section on the third surface. a beam splitter arranged so that the light emitted from the light emitting part of the surface enters the light receiving part of the fourth surface, and modulating the intensity of each light emitted from the first surface, the second surface, and the third surface. a plurality of optical modulators that calculate the difference between the output from each light receiving section of the optical functional element and a desired output, and calculate a factor of the optical modulator that reduces the difference; It is characterized by comprising: an arithmetic device; and a plurality of modulator driving means for changing the pattern of the light modulating means based on the output from the arithmetic device.
[作 用コ
この発明の原理を第2図、第3図、第4図を参照して説
明する。第2図は、3層構造のニューラルネットワーク
の例である。入力層101、中間層102と出力層10
3のそれぞれに、複数個のニューロンがあり、入力層の
各ニューロンと中間層の各ニューロン、中間層の各ニュ
ーロンと出力層の各ニューロンがそれぞれ接続されてい
る。各ニューロン間の接続の強さは、それぞれ独立に変
化させることができ、この強さを変えることによって、
ネットワークを学習させることができる。[Operation] The principle of this invention will be explained with reference to FIGS. 2, 3, and 4. FIG. 2 is an example of a three-layer neural network. Input layer 101, intermediate layer 102 and output layer 10
Each of 3 has a plurality of neurons, and each neuron of the input layer is connected to each neuron of the intermediate layer, and each neuron of the intermediate layer is connected to each neuron of the output layer. The strength of the connections between each neuron can be changed independently, and by changing this strength,
The network can be trained.
第3図は、3層構造のニューラルネットワークを光学的
に実現する装置の構成を示したものである。FIG. 3 shows the configuration of a device that optically realizes a three-layer neural network.
入力面201は入力層、中間面202は中間層、出力面
203は出力層に対応し、ニューロン間の信号の伝達は
、光を介して行なう。ネットワークの接続の強さは、そ
れぞれの面の間にある空間光変調素子204.205に
よって変化させる。第4図は、(a)入力層にある各ニ
ューロンの出力Aと入力面201の関係、(b)中間層
にある各ニューロンの状態と中間面202の関係、およ
び、(C)出力層にある各ニューロンの入力Bと出力面
203との関係を示す図である。入力層の4個のニュー
ロンの出力A、、A2.A、、A4は、それぞれ行方向
の発光素子に接続され、入力データの大きさによって、
行方向の発光素子の強度が同時に変調される。例えば、
入力A2に着目した場合、A2の行方向の素子であるA
211 A 221 A 231 A 2Jがずべて
発光する。発光した光はコリメートされた後、出力面の
受光部B 21、B2゜、B 23、B 24に集光さ
れる。他の素子についても同様に動作し、出力面の列方
向の素子が接続されているので、例えば、出力B3に着
目した場合、B3の列方向の素子であるB 13、B
23、B 33、B 43の入射光量の総和が出力され
る。この関係は、一般に、次式のように表現できる。The input surface 201 corresponds to an input layer, the intermediate surface 202 corresponds to an intermediate layer, and the output surface 203 corresponds to an output layer. Signals are transmitted between neurons through light. The strength of the network connections is varied by spatial light modulation elements 204, 205 between each plane. FIG. 4 shows (a) the relationship between the output A of each neuron in the input layer and the input surface 201, (b) the relationship between the state of each neuron in the intermediate layer and the intermediate surface 202, and (C) the relationship between the output layer and the input surface 201. FIG. 3 is a diagram showing the relationship between the input B and the output surface 203 of each neuron. The outputs of the four neurons in the input layer A, , A2 . A, , A4 are connected to the light emitting elements in the row direction, and depending on the size of input data,
The intensities of the light emitting elements in the row direction are simultaneously modulated. for example,
When focusing on input A2, A, which is an element in the row direction of A2
211 A 221 A 231 A 2J all emit light. After the emitted light is collimated, it is focused on light receiving sections B21, B2°, B23, and B24 on the output surface. The other elements operate in the same way, and the elements in the column direction of the output surface are connected, so for example, when focusing on output B3, the elements in the column direction of B3, B13, B
23, B 33, and B 43 is output. This relationship can generally be expressed as follows.
いて、デルタ学習剤を実現するには、次式に従って、重
みW 、を変化させればよい。Therefore, in order to realize a delta learning agent, it is sufficient to change the weight W according to the following equation.
Δ W 、=n (’r、I−o#I ) ■
pl 参 e 拳 (3)この時、入力
面と出力面の間に、空間光変調器を挿入し、各素子に対
応する部分の振幅透過率を独立に変化させると、(1)
式は次式のようになる。Δ W ,=n ('r, I-o#I) ■
(3) At this time, if a spatial light modulator is inserted between the input surface and the output surface and the amplitude transmittance of the portion corresponding to each element is changed independently, (1)
The formula is as follows.
ここで、Wl、は空間光変調器の振幅透過率を表す。Here, Wl represents the amplitude transmittance of the spatial light modulator.
(2)式は、出力層のニューロンの入力が、入力層のニ
ューロンの出力A、とニューラルネットワークの重みW
、の積になることを表している。これは、一般のニュー
ロモデルと等価なもので、この光演算装置を用いて、種
々のニューラルネットワークを構成できる。例えば、こ
の演算装置を用ここで、nは学習の回数NT11は所望
の結果、0゜は光演算装置の出力、IPは学習の重み付
けを表す。デルタ学習剤の詳細は、例えば、雑誌バイト
(BYTE) 1987年IO月号、第155〜162
頁に記載された論文「パックプロパゲージジン(Bac
k−Propagatlon) Jに、詳しく述べられ
ている。さらに、この装置では、第3図に示すように発
光素子と受光素子が隣接して配置されており、受光した
データを処理し、即座に隣接する発光素子を変調させる
ことができる。従って、第1面から第2面、第2面から
第3面、第3面から第4面へ順次データを処理すること
ができ、最大4層構造のニューラルネットワークを実現
できる。Equation (2) shows that the input of the neuron in the output layer is the output A of the neuron in the input layer, and the weight W of the neural network.
This means that it is the product of . This is equivalent to a general neural model, and various neural networks can be constructed using this optical calculation device. For example, using this arithmetic device, n is the number of times of learning NT11 is the desired result, 0° is the output of the optical arithmetic device, and IP is the weighting of learning. For details on the delta learning agent, see, for example, the magazine BYTE, 1987 IO issue, Nos. 155-162.
The paper written on page ``Bac Propagage Gin (Bac
k-Propagatlon) J. Furthermore, in this device, the light emitting element and the light receiving element are arranged adjacent to each other as shown in FIG. 3, and the data received can be processed to immediately modulate the adjacent light emitting element. Therefore, data can be processed sequentially from the first side to the second side, from the second side to the third side, and from the third side to the fourth side, and a neural network with a maximum of four layers can be realized.
このように、入力層のニューロンの出力によって発光素
子の強度を変化させ、重みの値によって空間光変調器の
振幅透過率を変化させれば、光学的に、パックプロパゲ
ージ式ン等の多層構造のニューラルネットワークのイン
タコネクションを実現できる。パックプロパゲージ日ン
の詳細は、例えば、雑誌ネイチ+ (Nature)
1986年IO月9日号、第533頁〜53B頁に記載
された論文「エラーの後方伝達による学習表現(Lea
rnlng Representationsby 1
3ack−Propagating Errors)
Jに、詳しく述べられている。In this way, if the intensity of the light emitting element is changed according to the output of the neuron in the input layer, and the amplitude transmittance of the spatial light modulator is changed according to the weight value, it is possible to optically create a multilayer structure such as a packed propagation type. Neural network interconnection can be realized. For details on Pack Properage Day, please see the magazine Nature + (Nature).
The article “Learning representations by backward transfer of errors (Lea
rnlng Representations by 1
3ack-Propagating Errors)
It is detailed in J.
[実施例コ 以下、この発明の詳細な説明する。[Example code] The present invention will be explained in detail below.
第1図は、この発明の光演算装置を実現する実施例の一
例を示す斜視図である。この光スィッチは、例えば半導
体レーザなどの発光素子と例えばSlの光検出器などの
受光素子を隣接して配置した0EICなどの光機能素子
アレイ1.2.3.4と、例えばTN液晶から構成され
ている液晶テレビなどの階調表現可能な空間光変調器5
.6.7と、光機能素子の発光部から出射した光をコリ
メートし、かつ、空間光変調器を透過した光を光機能素
子アレイに集光する、例えばマイクロレンズアレイなど
の集光レンズ8.9.10111と、光機能素子アレイ
1と2.2と3および3と4を接続するビームスプリッ
タ12と、光機能素子に電圧を印加する回路から構成さ
れる装置空間光変調器に電圧を印加する回路から構成さ
れる変調器駆動装置17、18、19と、受光素子の出
力と所望の結果との間の差を計算し、空間光変調器のパ
タンを計算する、例えばパソコン等の演算装置20、2
1、22、23とを備えている。FIG. 1 is a perspective view showing an example of an embodiment for realizing the optical arithmetic device of the present invention. This optical switch is composed of an optical functional element array 1.2.3.4 such as an 0EIC in which a light-emitting element such as a semiconductor laser and a light-receiving element such as an Sl photodetector are arranged adjacent to each other, and a TN liquid crystal, for example. Spatial light modulator 5 capable of expressing gradations for LCD TVs, etc.
.. 6.7, and a condensing lens 8. such as a microlens array, which collimates the light emitted from the light emitting part of the optical functional element and focuses the light transmitted through the spatial light modulator onto the optical functional element array. 9. Apply voltage to the spatial light modulator, a device consisting of a beam splitter 12 that connects the optical functional element arrays 1 and 2. 2 and 3 and 3 and 4, and a circuit that applies voltage to the optical functional elements. modulator drive devices 17, 18, and 19 composed of circuits that perform 20, 2
1, 22, and 23.
以上の構成の光演算装置において、光機能素子の発光部
は、入力層のニューロンの出力によって変調される。光
機能素子アレイlの行方向の各素子はすべて電気的に接
続されており、また、光機能素子アレイ2の列方向の各
素子、光機能素子アレイ3の行方向の各素子、光機能素
子アレイ4の列方向の各素子もすべて電気的に接続され
ている。In the optical arithmetic device having the above configuration, the light emitting section of the optical functional element is modulated by the output of the neuron in the input layer. All the elements in the row direction of the optical functional element array l are electrically connected, and each element in the column direction of the optical functional element array 2, each element in the row direction of the optical functional element array 3, and the optical functional elements All elements in the column direction of the array 4 are also electrically connected.
光機能素子の発光部から出射した光は、空間光変調器に
よって変調され、対面する光機能素子アレイの受光部に
集光され、出力となる。また、空間光変調器のパタンを
ニューラルネットワークの重みの値によって変化させる
。さらに、得られた出力と所望の結果に対して、演算装
置によって(3)式等のニューロモデルで決められた学
習規則に従って、空間光変調器のパタンを変化させるこ
とによって、学習が可能である。このようにして、ニュ
ーラルネットワークのインタコネクションを光学的に実
現できる。この時、受光部と発光部が隣接して配置され
ているので、受光されたデータを演算装置によって処理
し、即座に隣接する発光部を変調できる。The light emitted from the light emitting section of the optical functional element is modulated by the spatial light modulator, focused on the light receiving section of the opposing optical functional element array, and becomes an output. Furthermore, the pattern of the spatial light modulator is changed depending on the weight value of the neural network. Furthermore, learning is possible by changing the pattern of the spatial light modulator according to the learning rule determined by the neural model such as equation (3) using the arithmetic unit with respect to the obtained output and desired result. . In this way, neural network interconnection can be realized optically. At this time, since the light receiving section and the light emitting section are arranged adjacent to each other, the received light data can be processed by the arithmetic unit and the adjacent light emitting section can be immediately modulated.
[発明の効果]
以上詳述したように、この発明の光演算装置を用いるこ
とにより、学習可能な多層構造のニューロコンピュータ
のアルゴリズムを高速に実行することができる。[Effects of the Invention] As detailed above, by using the optical arithmetic device of the present invention, it is possible to execute a learnable multilayer neurocomputer algorithm at high speed.
第1図は、この発明の光演算法の実施例を示す斜視図、
第2図は、3層構造のニューラルネットワークの例、第
3図は、ニューラルネットワークを光学的に実現する装
置の構成を示す図、第4図は、入出力データと人出方面
の関係を示す図である。図において、
1、2、3、4 ●●光機能素子アレイ5、6、7
●●空間光変調素子
8、9、10、11●コリメーテイングレンズ12
●●●●ビームスブリッタ17、18、19 ●●
●●変調器駆動装置20、21、22、23●●演算装
置
101 I●●●●入力層
102 ●●命@争中間層
103 ●●●●●出力層
201 ●●0●●入カ面
202 ●拳●●●中間面
203 Φ●●●●出力面
204、205 ●●●●●空間光変調素子半
乏
205、全M式苅3苛糸今
半
記
/(H5入n看
)03. を辷ぐノフノ嘔シ
半
図
(a)
ハ
2014人n面FIG. 1 is a perspective view showing an embodiment of the optical calculation method of the present invention;
Figure 2 shows an example of a three-layer neural network, Figure 3 shows the configuration of a device that optically implements the neural network, and Figure 4 shows the relationship between input/output data and the number of people. It is a diagram. In the figure, 1, 2, 3, 4 ●● Optical functional element array 5, 6, 7
●●Spatial light modulation element 8, 9, 10, 11●Collimating lens 12
●●●● Beam splitter 17, 18, 19 ●●
●●Modulator drive device 20, 21, 22, 23●● Arithmetic unit 101 I●●●●Input layer 102 ●●Life @ conflict middle layer 103 ●●●●●Output layer 201 ●●0●●Input surface 03 .. Half figure of Nofuno vomit walking (a) Ha 2014 person n-side
Claims (1)
において、発光部と受光部を隣接して配置した光機能素
子をマトリクス状に配置し、前記各光機能素子の行方向
または列方向の各々を接続せしめた第1面と、前記第1
面と同じ構造を有し、前記第1面の各発光部から出射し
た光が各受光部に入射し、各発光部から出射した光が前
記第1面の各受光部に入射するように前記第1面と対面
させて配置せしめ、前記第1面の各光機能素子の接続方
向と直交する方向に各光機能素子を接続せしめた第2面
と、前記第1面と同じ構造を有し、前記第2面の各発光
部から出射した光が各受光部に入射し、各発光部から出
射した光が前記第2面の各受光部に入射するように前記
第2面と対面させて配置せしめ、前記第2面の各光機能
素子の接続方向と直交する方向に各光機能素子を接続せ
しめた第3面と、前記第1面と同じ構造を有し、前記第
3面の各発光部から出射した光が各受光部に入射し、各
発光部から出射した光が前記第3面の各受光部に入射す
るように前記第3面と対面させて配置せしめ、前記第3
面の各光機能素子の接続方向と直交する方向に各光機能
素子を接続せしめた第4面と、前記第1面の発光部から
出射した光が前記第2面の受光部に入射し、前記第2面
の発光部から出射した光が、前記第3面の受光部に入射
し、前記第3面の発光部から出射した光が前記第4面の
受光部に入射するように配置されたビームスプリッタと
、前記第1面、第2面、第3面から出射した各々の光の
強度を変調する複数の光変調手段と、前記光機能素子の
各受光部からの出力と所望の出力の間の差を計算し、前
記差を小さくせしめるような前記光変調器のパタンを計
算する複数の演算装置と、前記演算装置からの出力によ
って、前記光変調手段のパタンを変化せしめる複数の変
調器駆動手段とを備えることを特徴とする光演算装置。In a neurocomputer using optical interconnection, optical functional elements each having a light emitting part and a light receiving part arranged adjacent to each other are arranged in a matrix, and each of the optical functional elements is connected in a row direction or a column direction. one side, and the first side
The surface has the same structure as the first surface, and the light emitted from each light emitting section on the first surface is incident on each light receiving section, and the light emitted from each light emitting section is incident on each light receiving section on the first surface. a second surface that is disposed facing the first surface and has optical functional elements connected in a direction orthogonal to the connecting direction of the optical functional elements on the first surface; and a second surface that has the same structure as the first surface. , facing the second surface so that the light emitted from each light emitting section on the second surface enters each light receiving section, and the light emitted from each light emitting section enters each light receiving section on the second surface. a third surface having the same structure as the first surface and having the optical functional elements connected in a direction perpendicular to the connection direction of the optical functional elements on the second surface; The third surface is disposed facing the third surface so that the light emitted from the light emitting section enters each light receiving section, and the light emitted from each light emitting section enters each light receiving section on the third surface.
a fourth surface in which each optical functional element is connected in a direction perpendicular to the connection direction of each optical functional element on the surface, and light emitted from a light emitting section on the first surface enters a light receiving section on the second surface; The light emitting unit is arranged so that the light emitted from the light emitting part on the second surface enters the light receiving part on the third surface, and the light emitted from the light emitting part on the third surface enters the light receiving part on the fourth surface. a beam splitter, a plurality of light modulating means for modulating the intensity of each light emitted from the first surface, the second surface, and the third surface, and an output from each light receiving section of the optical functional element and a desired output. a plurality of arithmetic devices that calculate a difference between the two and a pattern of the light modulator that reduces the difference; and a plurality of modulation devices that change the pattern of the light modulation means according to the output from the arithmetic device. 1. An optical arithmetic device comprising a device driving means.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21313188A JPH0261709A (en) | 1988-08-26 | 1988-08-26 | Optical arithmetic unit |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21313188A JPH0261709A (en) | 1988-08-26 | 1988-08-26 | Optical arithmetic unit |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0261709A true JPH0261709A (en) | 1990-03-01 |
Family
ID=16634089
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21313188A Pending JPH0261709A (en) | 1988-08-26 | 1988-08-26 | Optical arithmetic unit |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0261709A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0469719A (en) * | 1990-07-10 | 1992-03-04 | Mitsubishi Electric Corp | Information processing element |
-
1988
- 1988-08-26 JP JP21313188A patent/JPH0261709A/en active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0469719A (en) * | 1990-07-10 | 1992-03-04 | Mitsubishi Electric Corp | Information processing element |
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