光学学报, 1997, 17 (6): 766, 网络出版: 2006-10-31   

利用电子俘获材料实现光学IPA神经网络模型

Optical Implementation of IPA Neural Network Using Electron Trapping Materials
作者单位
中国科学院上海光学精密机械研究所, 上海 201800
摘要
报道用自行研制的CaS(Eu,Sm)电子俘获材料表示互联权重矩阵以实现光学IPA神经网络模型。由于CaS(Eu,Sm)的红外激励发光强度与俘获的电子密度及红外读出光强度之积成线性关系,故可用来表示互联权重矩阵以实现光学神经网络。这种互联权重矩阵具有很宽的数值范围,并可以用光学的办法进行快速擦除、重写。
Abstract
Optical IPA(Interpattern association) neural network model is implemented using CaS(Eu, Sm) electron trapping materials synthesized by the authors. The intensity of infrared stimulated luminescence from CaS(Eu, Sm) shows a linear relationship with the product of the trapped electrons' density and the infrared reading power. Therefore, these materials are capable of forming the optical interconnection weight matrix, which may have large dynamic range and can be quickly erased and re-writen by optical method.

阮昊, 陈述春, 戴凤妹, 干福熹. 利用电子俘获材料实现光学IPA神经网络模型[J]. 光学学报, 1997, 17(6): 766. 阮昊, 陈述春, 戴凤妹, 干福熹. Optical Implementation of IPA Neural Network Using Electron Trapping Materials[J]. Acta Optica Sinica, 1997, 17(6): 766.

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