什么是光神经网络？

光神经元器件

光神经元器件是由对输入光信号进行综合运算的光敏器件和对输入光信号进行非线性处理的电子电路所构成。如果要把被变换的信号传送到其它神经元，还需要采用发光器件和光调制器。

光神经芯片

人工网膜芯片

一般而言，生物的网膜是将输入图像信息进行压缩，只将图像的轮廓和运动的物体等重要信息传送到大脑，起着一种柔性预处理程序的作用。二维图像信息被并行输入网膜，再作并行处理和并行输出，生物网膜具有的这种信息压缩能力和并行处理功能，可用于对图像进行实时处理。

人工网膜芯片结构

光神经芯片可以用来作为实时图像处理和计算机的智能接口。图2是基于类型B的人工网膜芯片的结构，它是由NxN个VSPD进行二维阵列排布组成的。输入部分包括NxN个像素的光图像信息和N个向量的控制电压。经处理后的信息以光电流形式输出，它是控制电压和光图像信息的积和。这种芯片的工作原理是显而易见的，即把控制电压的图形作为1和一1，并使其从第一行到第N行作为周期性漂移，便可在输出部分获得图像的轮廓。图片中也示出了利用具有64x64个器件的人工网膜芯片所得到的图像轮廓实例，其处理时间为200邵。改变控制电压的图形，可以进行各种图像处理。例如，如果所有的VSPD均具有相同的灵敏度，那么可以迅速地将二维图像信号压缩成一维信号。采用这种压缩信号，可以实现图像的实时识别。除此之外，少、工网膜芯片还具有图像的瞬时记忆，二维傅里叶变换，从复杂的图像中取出特定图形等多种功能，在图像识别中具有重要作用。

图像联想存贮器

图3示出了图像联想存贮器芯片的基本结构，它是在人工网膜芯片积层SLM得到的。其基本工作原理是，首先将随机图形的控制电压作为神经元的初期向量输入，此输入向量和强度被调制的图像行列的积和作为光电流输出。此光电流经非线性处理后反馈到控制端，则神经元的状态向量将收敛为某一稳定状态。因此从这种稳定状态便可以识别输入图像。

图3