神经网络计算机的实现技术
人工神经网络的主要特点是大量神经元之间的加权互连。这就是神经网络与光学技术相结合的重要原因。电子技术与光学技术相比，精确度高，便于程序控制，抗噪声能力强。但是，随着计算机芯片集成度和速度的提高，计算机中的引线问题已成为一个严重的障碍。由于电子引线不能互相短路交叉，引线靠近时会发生耦合，高速电脉冲在引线上传播时要发生色散和延迟，以及电子器件的扇入和扇出系数较低等问题，使得高密度的电子互连在技术上有很大困难。超大规模集成电路（VLSI）的引线问题造成的时钟扭曲（clock skew），严重限制了诺依曼型计算机的速度。而另一方面，光学互连是高度并行的，光线在传播时可以任意互相交叉而不会发生串扰，光传播速度极快，其延时和色散可以忽略不计，加上光学元件的扇入和扇出系数都很高，因此光学互连具有明显的优势。
正因如此，许多科学家早已开始研究采用光学互连来解决VLSI的引线问题，以及芯片之间、插板之间的连接问题。此外，光学运算的高度并行性和快速实现大信息量线性运算的能力，如矩阵相乘，二维线性变换，二维卷积、积分等，也是用光学手段实现人工神经网络的有利条件。光学信息处理虽有高速度及大信息量并行处理和优点，但要满足模糊运算和随机处理的要求还是远远不够的。光学信息处理性能的改进，要求在传统的线性光学处理系统中引入非线性，而这些问题的解决与神经网络的光学实现恰好不谋而合。光学信息处理中的许多课题，如光计算、图像变换、相关滤波、特征提取、边缘增强、联想存储、噪声消除等，都可以用神经网络的方法来完成。
关于光学神经网络的研究，国内外已提出许多不同的硬件系统。例如，基于光学矢量矩阵相乘的Hopfield网络的外积实现，采用全息存储和共轭反射镜（PCM）的全光学系统，采用液晶开关阵列、液晶光阀以及其它空间光调制器（SLM）的内积型光学神经网络，光电混合全双极“WTA”网络等等。光学神经网络已成为人工神经网络研究的一个重要组成部分。
