抄録
近年, レーザー光の干渉によって記憶内容を読み出すホログラフィックメモリが小型かつ大容量の記憶媒体として注目を集めている.本稿では, このようなホログラフィックメモリの原理を計算に利用するために, これまで提案されてきた波動の干渉を用いて計算を行なうニューラルネットワークを拡張し, 素子として2次元のマトリクス形状の回折格子を利用したニューラルネットワークを提案する.このマトリクス状の回折格子によって, 平面上に生成される結合荷重の分布をより多様なものとすることが出来る.本稿で提案した方式の計算能力とノイズ耐性を計算機実験によって検証する.
Recently, holographic memory techniques Which represent and store a large amount of contents by laser wave interference are widely investigated. We propose a neural network which is based on the usual neural network by the wave interference and uses 2D matrix-shaped gratings for weight representation and weighted sum computation by applying the principal of holographic memory. The matrix-shaped gratings can be designed to obtain diverse weight distribution. The computation ability and the tolerance to noises of the proposed method are evaluated by some experiments.
