Optical Implementation of Associative Menory Based on Two-Dimensional Neural Network Model

2차원 신경회로망 모델에 근거한 광연상 메모리의 실현

In this paper, optical inplementation of the Hopfield neural network model for two-dimensinal associative memory is described For the real-time processing of two-dimensional images, the commercial LCTVs are used as a memory mask and an input spatical light modulator. A 4-D memory matrix is realized with a 2-D mask of a matrix arrangement and the inner-products between arbitrary input pattern and memory matrix are carried out by using the multifocus hololens. The output image is then electronically thresholded and fed back to the input of the associative memory system by 2-D CCd camera. From the good experimental results for the high error correction capability, the proposed system can be applied to practical pattern recognition and machine vision systems.

본 논문에서는 2차원 Hopfield 신경회로망 모델에 근거한 새로운 광 연산 메모리 시스템을 구현하였다. 2차원 영상의 실시간 처리를 위하여 입력 공간광변조기와 메모리 마스크는 상용 LCTV를 사용하고 특히, 4차원 메모리 행렬은 2차원 부행렬 마스크의 2차원적 배열로 구성하였으며 임의의 이력 패턴과 메모리 행렬간의 내적 계산은 multifocus hololens를 사용하여 처리하였다. 출력 영상은 전자적으로 thresholding 된 후 2차원 CCD 카메라를 사용하여 다시 연상 메모리 시스템의 입력으로 궤환되도록 루프를 구성하였다. 본 시스템의 연상 기억 및 오류 정정 능력에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제시된 새로운 2차원 신경회로망 모델의 광학적 구현 시스템은 앞으로 패턴 인식, machine vision 등과 같은 분야에 실질적 응용이 가능하다.