FR 2635206 A1 19900209 FR 8909409 A 19890712 La présente invention concerne un réseau neural récurrent entièrement optique à temps continu qui est capable d'exécuter une gamme étendue d'algorithmes neuraux nets à minimisation d'énergie. La solution en temps réel (une milliseconde) de certains problèmes de traitement des informations à dimensionnalite élevée (impliquant entre 104 et 106 canaux parallèles d'entrée d'informations) nécessiterait des ordinateurs Von Neumann (série) ayant des rendements allant de 101l2 à 1015 opérations arithmétiques par seconde. Etant donné que de tels ordinateurs Von Neumann ne sont pas disponibles de façon courante, les réseaux neuraux ont été proposés pour résoudre ces problèmes. Les problèmes relatifs à la dimensionnalité élevée tels que la compre- hension des images (impliquant une extraction des caracté- ristiques), la fusion de détecteurs multispectraux (impli- quant un rappel associatif) et le planning d'un trajet (impliquant une optimisation restreinte des problèmes) sont donc candidats à des solutions utilisant des réseaux neuraux. Les architectures de ces réseaux neuraux sont basées sur des modèles grandement simplifiés du cerveau et sont constituées par un grand nombre d'éléments de traitement non linéaires hautement interconnectés ou "neurones". Les entrées du réseau sont de façon typique des configurations bruyantes, incomplètes ou distordues d'informations, et les sorties de réseau sont des décisions qui sont constituées par des configurations complétées exemptes de bruit, des caractéristiques de configuration, des associations inférées ou des solutions, allant de très bonnes à meilleures, à des problèmes d'optimisation restreinte (minimisation des coûts). Un certain nombre de réseaux électroniques, opto-électroniques et optiques neuraux basés sur les paradigmes architecturaux et fonctionnels ci-dessus ont été décrits dans la littérature. Des réseaux neuraux électro- niques sont constitués par des neurones "électroniques" et des interconnexions électriques fabriquées sur un substrat plan (par exemple silicium). Des réseaux électroniques neuraux sont de façon typique rapides (une décision peut être prise dans des périodes de temps de l'ordre de la microseconde ou moins en fonction de la dimension du réseau) mais, à cause de leurs géométries planes, ne peuvent accommoder qu'un nombre limité (plus petit que ou égal à 103) de neurones interconnectées adaptativement et globalement. Des exemples de réseaux neuraux électroniques incluent ceux décrits par L.D. Jackel, H.P. Graf, et R.E. Howard dans "Electronic neural network chips", Applied Optics, vol. 26, page 5077 (1987) et par A.P. Thakoor, A. Moopenn, J. Lambe et S.K. Khanna dans "Electronic hardware implementation of neural networks", Applied Optics, vol. 26, page 5085 (1987). Des réseaux neuraux opto-électroniques incorporent des neurones opto-électroniques (photodétec- teurs, puces électroniques de traitement et diodes émettrices de lumière) ainsi que des interconnexions optiques en espace libre. Tandis que ces réseaux sont en principe capables de supporter jusqu'à 103 neurones interconnectés adaptativement et globalement, ils sont complexes, lents et inefficaces au point de vue énergie. Des exemples de réseaux neuraux opto-électroniques comprennent ceux décrits par N.H. Farhat dans "Opto- électronic analogs of self-programming neural nets: architectures and methodologies for implementing fast stochastic learning by simulated annealing", Applied Optics, vol. 26, page 5093 (1987); par Y. Owechko dans "Opto-electronic resonator neural networks", Applied Optics, vol. 26, page 5104 (1987); et par A.D. Fisher, W.L. Lippincott, et J.N. Lee dans "Optical implementations of associative networks with versatile adaptive learning capabilities", Applied Optics, vol. 26, page 5039 (1987). Des réseaux neuraux optiques incorporent des neurones "optiques" et des interconnexions optiques à trois dimensions. Ces réseaux cherchent à minimiser la complexité architecturale puisqu'en même temps on augmente au maximum l'efficacité, l'adaptabilité et le rendement des dis- positifs. Des exemples de réseaux neuraux optiques comprennent des architectures non résonnantes décrites par D. Psaltis dans "Optical realizations of neural network models", Proceedings of the International Society for Optical Engineering, vol. 700, page 278 (1986); par E.G. Paek et D. Psaltis dans "Optical associative memory using Fourier transform holograms", Optical Engineering, vol. 26, page 4Z8 (1987); et par D. Psaltis et N. Farhat dans "Optical information processing based on an asso- ciative memory model of neural nets with thresholding and feedback", Optics Letters, vol. 10, page 98 (1985). Les architectures optiques du type réseau capables de stocker et de rappeler associativement les mémoires orthogonales (modes propres de résonateurs optiques) ont également éte décrites par D.Z. Anderson dans "Neural Networks for Computing", American Institute of Physics Conference Proceedings 151, New York (1986); par D.Z. Anderson et M.C. Erie dans "Resonator Memories and optical novelty filters", Optical Engineering, vol. 26, page 434 (1987); et par M. Cohen dans "Design of a new medium for volume holographic information processing", Applied Optics, vol. , page 2288 (1986). Finalement, des architectures non résonnantes du type réseau susceptibles de rappel asso- ciatif à contenu adressable ont été décrits par B.H. Soffer, G.J. Dunning, Y. Owechko et E. Marom dans "Asso- ciative holographic memory with feedback using phase- conjugate mirrors", Optics Letters, vol. 11, page 118 (1986); par A. Yariv et S-K. Kwong dans "Associative memories based on message-bearing optical modes in phase- conjugate resonators", Optics Letters, vol. 11, page 186 (1986); et par A. Yariv, S-K. Kwong et K. Kyuma dans "Demonstration of an all-optical associative holographic memory", Applied Physics Letters, vol. 48, page 1114 (1986). Etant donné le besoin d'architectures hautement parallèles et/ou avec ordinateurs de grand rendement, l'objet général de la présente invention est de fournir des réseaux optiques neuraux nouveaux et améliorés. Un autre but de l'invention est de fournir des réseaux neuraux optiques qui sont résonnants, adaptatifs et peuvent ecécuter des algorithmes neuraux nets varies à minimisation d'énergie. Ces objets et d'autres encore apparaîtront de façon plus manifeste dans le reste de la présente descrip- tion et sont atteints grâce à un nouveau réseau neural optique formé comme un résonateur, comprenant un amplifi- cateur saturable, des premier et second hologrammes de volume et un amplificateur linéaire. L'amplificateur saturable, en association avec un faisceau de signal d'entrée à configuration spatiale, forme un jeu de neurones optiques à deux dimensions. Les premier et second holo- grammes de volume forment des interconnexions adaptatives globales du réseau et l'amplificateur linéaire fournit un gain de résonateur suffisant pour obtenir un fonctionnement convergent du réseau. De préférence, le premier hologramme comprend un hologramme à espace Fourier et le second hologramme comprend un hologramme à espace objet. L'amplificateur linéaire et l'amplificateur saturable peuvent chacun comprendre un amplificateur optique photoréfractif en volume. Des cristaux photoréfractifs au titanate de baryum sont préférés actuellement pour l'amplificateur linéaire et l'amplificateur saturable; et des cristaux photoréfractifs en niobate de lithium sont préférés actuellement pour les premier et second hologrammes. Le réseau est de préférence augmenté en incluant un codeur de phase associé fonction- nellement au premier hologramme. Les objets de la présente invention sont en outre atteints grâce à un réseau neural optique selon l'invention formé de plusieurs cristaux photoréfractifs qui sont situés dans un résonateur. Une partie de ces cristaux photoréfractifs est choisie pour servir d'interconnexion neurale optique de manière à pouvoir relier optiquement plusieurs neurones optiques. Une autre partie des cristaux photoréfractifs introduit un gain dans le résonateur. Un moyen d'amplification est associé aux cristaux photo- réfractifs utilisés pour le gain du résonateur. Les moyens d'amplification peuvent comprendre des moyens pour fournir un faisceau de pompe cohérent a un cristal photoréfractif respectif. Dans le cas de l'amplificateur linéaire, le faisceau de pompe est conformé de préférence comme un faisceau sous forme de ruban. Un réseau neural optique selon l'invention peut comprendre en outre un moyen d'amplification saturable pour fournir un gain neural et un moyen d'amplification linéaire pour fournir une résonance de réseau. Les moyens d'interconnexion peuvent comprendre des hologrammes à espace Fourier et à espace objet pour interconnecter holographiquement les neurones optiques et en outre peut comprendre un faisceau de référence commun pour, à la fois l'hologramme à espace Fourier et l'holo- gramme à espace objet. Pour l'optimisation du réseau neural optique de l'invention, on choisit un faisceau de pompe cohérent utilisé pour le gain de l'amplificateur saturable pour obtenir seulement une intersection d'un volume neural dans l'amplificateur saturable. Additionnellement, les buts de la présente invention peuvent être atteints au moyen d'un réseau neural optique de l'invention sous la forme d'un résonateur optique ayant un jeu de neurones optiques dans le résona- teur et un moyen d'interconnexion optique dans le résona- teur pour interconnecter de façon récurrente et optiquement les neurones optiques. Le résonateur comprend en outre un moyen pour réaliser une résonance convergente dans le réseau. Dans un procédé avantageux selon l'invention pour obtenir la convergence sur un dispositif d'attraction du réseau neural optique, un amplificateur saturable, les premier et second hologrammes de volume et un amplificateur linéaire sont situés dans un résonateur. Le réseau est entrainé de façon adaptative en faisant entrer des jeux d'entraînement dans le réseau en conjonction avec les illuminations des premier et second hologrammes par un faisceau de référence cohérent. L'amplificateur saturable et l'amplificateur linéaire fonctionnent avec des faisceaux de pompe cohérents en conjonction avec l'entrée d'une configuration d'entraînement dans le réseau. Ce procédé peut être amplifié en situant un codeur de phase dans le réseau en association avec les hologrammes et, en outre, en configurant le faisceau de pompe de l'amplificateur linéaire comme un faisceau en forme de ruban. Un autre procédé avantageux de la présente invention pour obtenir la convergence sur un dispositif d'attraction minimal global d'un réseau neural, prévoit de situer plusieurs neurones dans un réseau ayant des moyens pour interconnecter les neurones. La sortie de chaque neurone a une partie réelle et une partie imaginaire. Une configuration de stimulus, ayant un champ complexe de stimulus, est injectée dans le réseau. Le champ complexe de stimulus inclut à la fois une partie réelle et une partie imaginaire. Le réseau fonctionne pendant une période suffisante pour que les parties imaginaires des sorties de neurones deviennent assez petites pour être négligées, ce qui permet de faire converger le réseau sur le dispositif d'attraction minimal global. La présente invention va maintenant être décrite en référence à des formes de réalisation et à la lumière des dessins sur lesquels: - la figure 1 est un diagramme schématique de l'invention; - la figure 2 est une courbe d'une fonction équilibree (t = o) neurale de transfert; - la figure 3 est un diagramme détaillé d'une "neurone optique" individuelle; - la figure 4 est un diagramme détaillé de la matrice d'interconnexion optique (dans le diagramme, fL est la longueur focale de la lentille L): la figure 4a étant une vue en plan de la matrice; la figure 4b étant une vue en section transversale d'un amplificateur linéaire à double faisceau normal au plan du réseau: et la figure 4c étant une vue en section transversale prise le long de la ligne D-D de la figure 4b; - la figure 5 est un diagramme illustrant la production d'une matrice d'interconnexion optique symé- trique; - la figure 6 est un diagramme illustrant la production d'une matrice d'interconnexion optique asymé- trique; - la figure 7 est un diagramme illustrant la production d'une matrice d'interconnexion complexe optique asymétrique; - - la figure 8 est un diagramme illustrant la production d'une matrice d'interconnexion optique dans laquelle des sous-régions de cette matrice ont des éléments nuls: la figure 8a illustrant l'utilisation d'un faisceau de référence commun, Ak; et les figures 8b et 8c il- lustrant des configurations à deux dimensions, ek et fk, utilisées pour produire la matrice. Les régions 1, 2 et 3 des configurations ek et fk sont exposées séquentiellement. Lorsque la région 1 contient des informations, les régions 2 et 3 sont vides (aucune information) et il en est de même des régions 2 et 3. Le faisceau de référence Ak demeure constant pendant le processus d'exposition séquentielle; et - la figure 9 est un diagramme de la fonction "énergie" du réseau. La figure 1 montre un diagramme schématique du réseau. Il est constitué par un jeu 1 de "neurones optiques" qui ont été interconnectés récurremment par l'intermédiaire d'une matrice d'interconnexion optique 2 produite holographiquement. L'entrée du réseau est représente par le vecteur de stimulus dépendant du temps e (t) et la sortie du réseau par le vecteur d'état neutre dépendant du temps a(z = L;t), o L est la longueur du jeu de neurones. Physiquement, t (t) et a(L;t) sont des vecteurs de configuration ordonnée lexicographiquement dont les éléments représentent des distributions de champ électrique incidentes à, ou émergeant de, neurones individuels du jeu. Des diviseurs optiques de faisceau 3 et 4 fournissent les moyens par lesquels des informations sont respectivement injectées dans le réseau et extraites de celui-ci. Des lentilles 5 et 6 produisent une image du jeu 1 de neurones optiques sur la matrice d'interconnexion optique 2 et la matrice d'interconnexion optique 2 sur le jeu de neurones optiques 1, respectivement. Le réseau fonctionne en mettant à jour et en traitant non linéairement de façon continue a(L;t). La mise à jour des vecteurs d'état (le calcul des nouvelles entrées neurales) est accomplie en calculant (z = O; t) = R&(L; t) + d (i), (1) ou a(O;t) est le vecteur d'entrée neural et R représente la matrice d'interconnexion optique 2. Le traitement non linéaire (le calcul de nouvelles sorties neurales) est accompli en faisaht passer &(O; t) par le jeu 1 de neurones optiques: j(L;t + r) = j[d(O;t)], (2) o g[.) est une fonction sigmoidale de transfert de vecteurs qui fonctionne sur chaque élément de 1(O;t) et T est la constante de temps des neurones optiques. De façon typique, gi (le ième élément de g) approche asymptoti- quement de +C (constante pour un grand oi(O;t) (le ième élément de a(O;t) et -C pour petit oi(O;t). Une courbe représentative de gi par rapport à oi(O;t) pour un réseau équilibré (c'est-à-dire t = co) est montrée à la figure 2. Le réseau est supposé avoir atteint un dispositif d'attrac- tion (ou avoir fait une "décision") une fois que a(L;t+r)=o(L;t). Les attractions peuvent représenter des caractéristiques, des prototypes de configurations, des associations ou des solutions à des problèmes d'optimi- sation contrainte. Un neurone individuel est montré avec plus de détail à la figure 3. La fonction sigmoidale nécessaire de transfert neural est réalisée en exploitant le phénomène d'amplification saturable à deux faisceaux à l'intérieur du cristal 7 de titanate de baryum (BaTiO3) (voir, par exemple, Y. Fainman, E. Klancnik, et S.H. Lee dans "Optimal coherent image amplification by two-wave coupling in photorefractive, BaTiO3") Optical Engineering, vol. 25, page 228 (1986)). Pour une géométrie donnée de jeu de neurones, l'amplitude du faisceau de pompe 8 d'amplifi- cateur uniforme spatialement et temporellement à z = O(e détermine le temps, r, nécessaire pour mettre a jour le. vecteur d'état neural. L'angle e1 entre le faisceau de pompe 8 et l'axe z est choisi de manière que le gain neural à faible signal gl soit maximisé sans permettre au faisceau de pompe 8 de faire une intersection avec plus d'un volume neural avant qu'il sorte du cristal 7 de BaTiO3. Le fait d'adhérer à cette contrainte de conception minimise à la fois l'occurrence d'une interférence neurale et le temps nécessaire pour que le réseau prenne une décision. Pour P1 = 10 watts/cm:, e1 = 1,15', L = 3, 2 mm, X (la longueur d'onde optique en espace libre) = 488 nm et 1 (l'angle entre l'axe z et l'axe c 6 du cristal 7 de BaTiO3) = 42', l'analyse par ordinateur fournit un temps de décision du réseau de l'ordre de une milliseconde et un gain neural à faible signal d'environ 60. Ces paramètres impliquent également une zone en section transversale d'approximati- vement 500 pm2 (= 10 jm x 50 gm) pour un neurone indi- viduel. Un diagramme détaillé de la matrice 2 d'inter- connexion optique est montré aux figures 4a à 4c. Cette architecture permet de calculer Ra(L;t) en mettant en oeuvre une approche algorithmique proposée au départ par Farhat et Psaltis dans "Optical information processing based on an associative-memory model of neural nets with thresholding and feedbackl', Optics Letters, vol. 10, page 98 (1985). Pour un réseau entraîné selon la loi de Hebb (D.O. Hebb dans The Organization of Behavior, Wiley, N.Y., 1949), R= t ' (k)T (3) k et RJ(L;t) = - (t)T(L;t) k = Z[Uk,5(L,)] u, - (4) k il o les vk sont des vecteurs de configuration de jeu d'entraînement ordonnés lexicographiquement, (.)T dénote une transposition de vecteur et [.,.] dénote un produit interne de vecteur. L'architecture montrée à la figure 4 utilise un filtre Vander Lugt modifié (A.B. Vander Lugt dans "Signal detection by complex spatial filtering", IEEE Transactions on Information Theory, vol. IT-20, page 2 (1964)) pour calculer les termes de produits internes de l'équation (4) et les hologrammes 14 d'espace- objet à multiplexage d'angle vk pour réaliser la somme. Le filtre Vander Lugt modifié (codeur de phase 9; lentilles sphériques 10 et 11; et les hologrammes 12 à espace Fourier à multiplexage d'angle) fonctionne en corrélant de façon croisée un (L;t) codé en phase avec chacun parmi les vk codés en phase (identiquement) et ensuite en utilisant des techniques de filtrage spatial dans le plan de corrélation 13 pour rejeter tous les composants excepte le composant courant continu de l'intégrale de corrélation résultante. La somme sur les tjk est ensuite réalisée en éclairant les hologrammes 14 d'espace-objet avec la lumière filtrée spatialement émergeant du plan de corrélation 13. Une somme algébrique appropriée (bipolaire) est assurée par le fait que chaque paire d'hologrammes (hologrammes 12 et 14 respectivement d'espace Fourier et espace-objet) corres- pondant à un vk donné est produite en utilisant un faisceau de référence commun (plan) 15, Ak dont la phase est fixée par rapport à tous les autres AJ(j $ k) et dont l'angle d'incidence par rapport à la normale des hologrammes d'espace Fourier 12 est tVk. Le calcul décrit ci-dessus de Ra(L;t) peut être compris avec plus de détail en considérant les distribu- tions de champ électrique qui, dans des conditions appropriées d'excitation, existent en divers points à l'intérieur de la matrice 2 d'interconnexion optique. Par conséquent, pour une distribution de champ électrique incidente sur les hologrammes 12 à transformée de Fourier donnée par E(' =.{u(L;t) eu}; (5) o a(L;t) est la distribution du champ électrique à deux dimensions qui correspond à a(L;t), f est la caractéris- tique de la fonction de codage de phase à deux dimensions du codeur de phase 9 (voir, par exemple, C.N. Kurtz dans "the transmittance characteristics of surface diffusers and the design of nearly bandlimited binary diffusers", Journal of the Optical Society of America, vol. 62, page 982 (1972)), et ' pour une distribution de l'indice de réfraction à l'inté- rieur des hologrammes 12 à transformée de Fourier propor- tionnelle à fiji4k 12 Vk [2 tr tk)-, k- (6) -- (6) /[IA +i+A') k o, comme noté ci-dessus, Ak est l'amplitude du faisceau de référence plan 15, associé à la configuration de jeu d'entraînement vk, (. )* dénote une conjuguée complexe et vk est la distribution du champ à deux dimensions donnée par vk = E{vk.ep}; (7) la distribution du champ électrique (intégrale de corréla- tion) à l'intérieur du plan de corrélation 13 de la figure 4a est donnée par E(2) - * V k* e?) * (uL;t)- e.); (S) k o ak est la transformée inverse de Fourier de Ak, i",i dénote la convolution, et "*" dénote la corrélation. Le filtrage spatial de E(2) à l'intérieur du plan de corré- lation 13 approximativement au point médian de l'amplifi- cateur linéaire à deux faisceaux 16 est réalisé à la fois dans le plan de la figure 4a et perpendiculairement à celui-ci (à savoir le plan du réseau). Le filtrage spatial dans le plan a lieu comme une conséquence naturelle de la sélectivité de Bragg à l'intérieur des hologrammes 12 à transformée de Fourier (voir, par exemple, T. Jannson, H.M. Stoll, et C. Karaguleff dans "The interconnectability of neuro-optic processors", Proceedings of the Interna- tional Society for Optical Engineering, vol. 698, page 157 (1986)). Le filtrage spatial perpendiculaire au plan du réseau est réalisé en utilisant une lentille à cylindre 17 en conjonction avec un faisceau à pompe 18 formé anamorphi- quement (voir figure 4b) pour créer une région d'inter- action en forme de ruban 19 à l'intérieur de l'amplifica- teur linéaire 16 (voir figure 4c). Ces effets de filtrage spatial donnent, pour la distribution du champ, approxima- tivement au point médian de l'amplificateur linéaire 16: (3) a' J & a(L; t)diL, k o la longueur de cohérence du codeur de phase 9 a été considérée comme étant bien moindre que (par exemple moins que 10 % de la valeur de) la longueur de cohérence de, soit a(L;t), soit vk et l'intégrale double a été prise sur le plan 13 qui est approximativement la bissectrice de l'amplificateur linéaire 16. La transformation inverse de Fourier de E(3) par la lentille 20 et le passage à travers la lentille à cylindre 21 de reformation d'image fournis- sent alors pour la distribution du champ incidente par rapport aux hologrammes 14 d'espace-objet: E() = Al J k a(L;). (10) k Finalement, pour une distribution d'indice de réfraction à l'intérieur des hologrammes 14 d'espace-objet proportion- nelle à [i A" 2 + 1Ik 1 +(A+ A(vk) (11) k la distribution de champ émergeant des hologrammes 14 d'espace-objet est donnée par - >3=EJ. Jv produit de R et (L;t) et est le résultat désiré. La géométrie de l'amplificateur 16 linéaire à deux faisceaux de BaTiO3 est montrée avec plus de détail aux figures 4b et 4c. Pour 2 (la densité de puissance du faisceau de pompe 18 d'amplificateur linéaire au point médian de l'amplificateur linéaire 16) = 125 watts/cm2.e2 (l'angle entre le faisceau de pompe 18 et le plan du réseau neural) = 45', 1 (la longueur de l'amplificateur linéaire 16 de BaTiO3 parallèlement à l'axe c cristallin de ce dernier) = 6 mm, A (la longueur d'onde optique en espace libre) = 488 nm, 02 (l'angle entre le plan du réseau neural et l'axe c cristallin de l'amplificateur linéaire 16 de BaTiO3 = 25', un gain d'amplificateur linéaire typique est approximativement de 32dB (les gains varient en fonction du cristal BaTiO3 spécifique utilisé et il est évident que les faisceaux de pompe pour les amplificateurs linéaire et saturable sont en intersection par rapport aux cristaux respectifs BaTiO3 à des angles différents). Sur la figure 4c, des dimensions typiques en section transversale de la région 19 d'amplification en forme de ruban à l'intérieur de la section D-D qui, approximativement, coupe en deux l'amplificateur linéaire 12, sont de 8 mm x 15 pm. La forme de la matrice d'interconnexion de réseau R peut être arbitraire (c'est-à-dire soit symé- trique, asymétrique, réelle, complexe, soit toute combi- naison de ceci) et dépend de la manière suivant laquelle les hologrammes 14 d'espace-objet et les hologrammes 12 d'espace Fourier sont produits pendant l'entraînement du réseau. La figure 5 illustre l'introduction d'une matrice d'interconnexion symétrique dans laquelle une configuration donnée de lumière d'entrée ak et sa transformée de Fourier codée en phase sont simultanément utilisées pour produire des hologrammes d'espace-objet et d'espace Fourier. La figure 6 illustre la production d'une matrice d'intercon- nexion asymétrique dans laquelle deux configurations différentes de lumière, ak et bk, sont utilisées simulta- nément pour produire des hologrammes d'espace-objet et d'espace Fourier. La figure 7 illustre la production d'une matrice complexe asymétrique dans laquelle deux configura- tions différentes de lumière, ck et dk, sont utilisées simultanément pour produire des hologrammes d'espace-objet et d'espace Fourier qui sont déphasés par rapport aux hologrammes produits précédemment. Le réglage de phase est réalisé en introduisant un décalage de phase approprié 6 (par rapport à la phase des autres faisceaux de référence de jeu d'entraînement) dans le faisceau de référence 15 utilisé pour produire les hologrammes. Finalement, la figure 8 illustre la production d'une matrice d'intercon- nexion qui contient des sous-matrices dont les éléments sont tous égaux à zéro. Ce type de matrice peut être produit (en utilisant un faisceau de référence commun 15) en exposant séquentiellement des hologrammes 14 d'espace- objet et des hologrammes 12 d'espace Fourier pour con- figurer des paires qui contiennent des informations seulement dans des sous-régions de l'espace de configu- ration à deux dimensions disponible. Ce dernier type de matrice peut être utilisé pour réaliser des réseaux neuraux optiques à niveaux multiples (voir, par exemple, K. Wagner et D. Psaltis dans "Multilayer optical learning networks", Applied Optics, vol. 26, page 5061 (1987) ou des réseaux optiques bidirectionnels (voir, par exemple, C.C. Guest et R. TeKolste dans "Designs and devices for optical bidirec- tional associative memories", Applied Optics, vol. 26, page 5055 (1987)). Les matrices d'interconnexion produites à l'intérieur de la matière préférée (LiNbO3 dopé au fer) peuvent être fixées "de façon permanente" en chauffant le LiNbO3 approximativement à 160'C pendant environ vingt- cinq secondes (voir, par exemple, D.L. Staebler, W.J. Burke, W. Phillips et J.J. Amodei dans "Multiple storage and exposure of fixed holograms in Fe-doped LiNbO3", Applied Physics Letters, vol. 26, page 182 (1975)). Leshologrammes fixés de cette manière sont considérés comme ayant une demidurée de vie d'environ 500 000 ans à la température ambiante. Dès que la matrice d'interconnexion a été structurée le réseau peut être présenté avec des configu- rations d'entrée arbitraires et on peut observer la sortie du réseau. L'entrée est introduite dans le réseau en produisant une image de configurations à deux dimensions de lumière cohérente monochrome sur un plan qui est perpen- diculaire à la direction de la propagation de la lumière et qui coupe approximativement en deux le jeu des neurones optiques. Des configurations d'entrée peuvent être produites en temps réel en éclairant, soit un modulateur de lumière spatial à deux dimensions, soit un élément trans- parent d'image à deux dimensions par un faisceau laser collimaté. La sortie du réseau qui consiste en des configurations de lumière à intensité constante modulées en phase spatialement (= C2 o, en référence à la figure 3, C est la valeur de saturation de la fonction neurale de transfert) peut être extraite du réseau en formant une image du plan qui est la bissectrice du jeu de neurones optiques sur un filtre externe Schlieren (voir, par exemple, M. Born et E. Wolf dans Principles of Optics, Pergamon Press (1965)). Ce dernier convertit des distri- butions de lumière a intensité constante modulées en phase à deux dimensions en des distributions de lumière modulées en intensité a deux dimensions qui peuvent être observées et interprétees en utilisant des moyens de détection de la lumière selon la loi des carrés. Comme noté plus haut, l'entrée du réseau peut représenter des configurations partielles bruyantes ou distordues d'informations et la sortie du réseau peut représenter des caractéristiques importantes de configu- ration, des prototypes de configuration, des associations ou des solutions à des problèmes d'optimisation contrainte. Les réseaux qui réalisent ces fonctions incorporent typiquement des matrices d'interconnexion symétriques (voir, par exemple, J.A. Anderson, J.W. Silverstein, S.A. Ritz, et R.S. Jones dans "Distinctive features, categorical perception, and probability learning: some applications of a neural model", Psychological Review, vol. 84, page 413 (1977) et J.J. Hopfield dans "Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities", Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, vol. 79, page 2554 (1982)). Un diagramme d'"'énergie" qui illustre schématiquement le fonctionnement d'un réseau interconnecté symétriquement est montré à la figure 9. Comme indiqué, l'"éniergie" du réseau (ou la fonction de récapitulation ou de Liapunov du réseau) est exprimée typiquement comme une fonction quadratique des éléments de a(L;t) , les paramètres fonctionnels étant liés à la matrice d'interconnexion R et à la fonction neurale de transfert a. Les minima d'énergie correspondent aux états d'équilibre du réseau (a(L;oe), 2(L;o) ou a3(L;o)) et peuvent par exemple représenter des caractéristiques d'image, des prototypes de configuration, des associations ou des solutions allant d'une bonne solution à la meilleure à des problèmes d'optimisation contrainte. Dans ce dernier cas, le dispositif d'attraction 24 global de réseau minimal (le minimum d'énergie le plus bas) correspond à la meilleure solution à un problème d'optimisation restreinte, et les minima locaux 25 et 26 correspondent à de bonnes solutions du problème. Diverses techniques algorithmiques existent pour trouver le minimum global 24. Toutes, cependant, nécessitent une intense activité de calcul et beaucoup de temps à cause de la tendance du système étudié à devenir piégé dans des minima 25 et 26 intermédiaires d'énergie locale. Une nouvelle caractéristique de la présente invention est sa capacité, étant donné un vecteur de stimulus complexe o (t=O), à converger automatiquement et rapidement vers le minimum global d'énergie. On donne de la complexité (c'est-à-dire le fait d'avoir des parties réelle et imaginaire) au vecteur de stimulus en faisant osciller son front de phase. Plus est grande l'oscillation, plus rapidement le réseau converge rapidement vers le dispositif d'attraction global minimum. Les réseaux peuvent également incorporer des matrices d'interconnexion asymétriques dont les paires de configurations de jeu d'entrainement représentent les configurations liées spatialement ou temporellement d'informations (voir, par exemple, T. Kohonen et E. Oja dans Parallel Models of Associative Memory, chapitre 4, Lawrence Erlbaum Associates, New Jersey (1981)). La sortie d'un réseau interconnecté asymétriquement consiste de façon typique en un affichage cyclique périodique dans le temps de caractéristiques qui franchissent les paires de configurations de jeu d'entraînement utilisées pour structurer la matrice d'interconnexion du réseau. Dans des buts d'illustration, le réseau a été décrit comme comprenant des cristaux de titanate de baryum (BaTiO3) en tant que moyen d'amplification à la fois linéaire et saturable. D'autres matières telles que le niobate de baryum et de strontium (SrBaNbO3 ou SrBaNbO3: Ce), le niobate de potassium (KNbO3), l'oxyde de silicium et de bismuth (Bi12SiO20) ou l'arséniure de gallium (GaAs ou GaAs: Cr) peuvent également être utilisées dans ce but. De la même manière, le niobate de lithium dopé au fer (LiNbO3: Fe) est actuellement le support de stockage holographique de volume préféré. D'autres matières telles que l'oxyde de germanium et de bismuth (Bi12GeO20), l'oxyde de silicium et de bismuth (Bi12SiO20), le niobate de baryum et de strontium (SrBaNbO3 ou SrBaNbO3: Ce), des matières thermoplastiques ou des gélatines dichromées, peuvent également être utilisées comme supports de stockage. La présente invention a été décrite en conjonction avec les formes de réalisation illustratives mentionnées ci-dessus. Il est évident au spécialiste de cette technique que diverses modifications, divers changements et diverses variations peuvent être exécutés dans la forme de réalisation illustrée sans s'écarter de l'esprit et de la portée des revendications annexées. Pour toutes ces raisons, la présente invention ne peut pas être considérée comme étant limitée seulement aux formes de réalisation illustrées, mais doit être évaluée en fonction de la teneur des revendications annexées. au moins un hologramme de volume dans le résonateur. 9. Réseau selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens pour définir le jeu de neurones et pour réaliser la résonance dans le résonateur comprennent des moyens de gain optique pour produire un gain optique dans le résonateur. 10. Réseau selon la revendication 9, carac- térisé en ce que les moyens de gain optique comprennent des moyens pour fournir un gain à la fois linéaire et non liné- aire dans le réseau. 11. Réseau selon la revendication 1, carac- térisé en ce que les moyens pour définir le jeu de neurones et pour réaliser la résonance comprennent des moyens de gain photoréfraàtifs pour amplifier un signal optique dans le résonateur. 12. Réseau selon la revendication 11, carac- térisé en ce que les moyens de gain photoréfractifs comprennent au moins un cristal photoréfractif (7) et un moyen pour fournir un faisceau (8) de pompe cohérent au cristal. 13. Réseau selon la revendication 12, carac- térisé en ce que le faisceau de pompe (8) est en inter- section avec le cristal photoréfractif (7) selon un angle permettant effectivement d'être en intersection seulement avec un volume neural à l'intérieur des cristaux. 14. Réseau selon la revendication 12, carac- térisé en ce que les moyens de gain photoréfractifs comprennent deux cristaux photoréfractifs (7) dont chacun présente un moyen pour fournir un faisceau de pompe cohérent (8) au cristal respectif, les faisceaux de pompe cohérents étant en intersection avec les cristaux respec- tifs selon différents angles effectifs. 15. Réseau neural optique, caractérisé en ce qu'il comprend plusieurs cristaux photoréfractifs (7) situés dans un résonateur, une première partie desdits REVENDICATIONS 1. Réseau neural optique, caractérisé en ce qu'il comporte un résonateur optique, des moyens pour définir un jeu (1) de neurones optiques et pour réaliser une résonance dans le résonateur et des moyens (2) d'interconnexion optique dans le résonateur pour intercon- necter récurremment et optiquement les neurones optiques dans le résonateur. 2. Réseau selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens d'interconnexion optique comprennent des moyens d'interconnexion holographique pour intercon- necter les neurones optiques. 3. Réseau selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'entrée optique dans le réseau pour faire entrer des informations dans ce dernier et des moyens de sortie optique dans ce réseau pour faire sortir des informations de ce réseau. 4. Reseau selon la revendication 3, caractérisé en ce que les moyens d'entrée et les moyens de sortie comprennent chacun un diviseur de faisceau optique (3, 4). 5. Réseau selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens d'interconnexion comprennent des moyens d'interconnexion adaptative pour interconnecter de façon adaptative les neurones optiques (1). 6. Réseau selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens d'interconnexion comprennent des moyens d'interconnexion photoréfractive pour interconnecter les neurones optiques dans une matière photoréfractive. 7. Réseau selon la revendication 6, caractérisé en ce que les moyens d'interconnexion photoréfractive comprennent des premier et second cristaux photoréfractifs (7) situés indépendamment dans le résonateur. 8. Réseau selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens d'interconnexion comprennent des moyens (14) formant un hologramme de volume pour constituer cohérent qui n'est en intersection qu'avec un volume neural du réseau. 22. Réseau selon la revendication 18, carac- térisé en ce qu'il comprend des moyens de codage de phase (9) associés fonctionnellement dans le réseau avec les moyens d'interconnexion des neurones pour fournir un signal optique codé en phase au moyen d'interconnexion des neurones. 23. Réseau neural optique, caractérisé en ce qu'il comprend un résonateur en anneau comprenant un amplificateur saturable, des premier et second hologrammes de volume (12, 14) et un amplificateur linéaire (16), l'amplificateur saturable formant en association avec un faisceau de signal d'entrée configuré spatialement un jeu de neurones optiques à deux dimensions, les premier et second hologrammes de volume (12, 14) formant une inter- connexion globale adaptative du réseau et un amplificateur linéaire (16) étant destiné à fournir un gain de cavité pour un fonctionnement convergent résonnant du réseau. 24. Réseau selon la revendication 23, carac- térisé en ce que le premier hologramme comprend un hologramme à espace Fourier (12) et le second hologramme comprend un hologramme à espace-objet (14). 25. Réseau selon la revendication 23, carac- térisé en ce qu'il comprend un codeur de phase (9) associé fonctionnellement dans le réseau avec les premier et second (12, 14) hologrammes pour fournir un signal optique codé en phase au premier hologramme. 26. Réseau selon la revendication 23, carac- térisé en ce que l'amplificateur linéaire (16) et l'ampli- ficateur saturable comprennent chacun des amplificateurs optiques photoréfractifs à deux faisceaux. 27. Réseau selon la revendication 23, carac- térisé en ce que l'amplificateur linéaire (16) et l'ampli- ficateur saturable comprennent chacun un cristai au cristaux photoréfractifs étant destinés à définir plusieurs neurones optiques dans le résonateur et à introduire un gain optique dans celui-ci, et une autre partie des cristaux photoréfractifs étant destinés à interconnecter optiquement lesdits neurones optiques. 16. Réseau selon la revendication 15, carac- térisé en ce que la première partie des cristaux photoré- fractifs comprennent au moins un cristal photoréfractif et un moyen d'amplification (16) pour amplifier un signal optique d'un cristal photoréfractif. 17. Réseau selon la revendication 16, carac- térisé en ce que les moyens d'amplification comprennent des moyens pour fournir un faisceau cohérent de pompe au cristal photoréfractif. 18. Réseau neural optique, caractérisé en ce qu'il comprend un réseau optique, le réseau comprenant des moyens d'amplification non linéaires pour définir des neurones optiques en conjonction avec un signal d'entrée, le réseau comprenant en outre des moyens d'amplification linéaire (16) pour fournir un gain de réseau et le réseau comportant en outre des moyens d'interconnexion optique des neurones pour interconnecter optiquement les neurones optiques du réseau. 19. Réseau selon la revendication 18, carac- térisé en ce que les moyens d'interconnexion comprennent des hologrammes (12) d'espace Fourier et (14) d'espace- objet pour interconnecter holographiquement les neurones optiques du réseau. 20. Réseau selon la revendication 19, carac- térisé en ce qu'il comprend des moyens pour produire un faisceau de référence commun pour les hologrammes d'espace Fourier et d'espace-objet. 21. Réseau selon la revendication 18, carac- térisé en ce que 'les moyens d'amplification non linéaire comprennent des moyens pour fournir un faisceau de pompe titanate de baryum photoréfractif et les premier et second hologrammes (12, 14) comprennent chacun un cristal de niobate de lithium photoréfractif. 28. Procédé pour atteindre un élément d'attrac- tion dans un réseau neural optique, caractérisé en ce qu'il consiste à prévoir un amplificateur saturable, des premier et second hologrammes de volume et un amplificateur linéaire (16) dans un résonateur à anneau, & entraîner adaptativement le réseau en faisant entrer un jeu d'entrai- nement dans le résonateur en conjonction avec l'éclairement des premier et second hologrammes de volume à l'aide d'un faisceau de référence cohérent, à éclairer l'amplificateur saturable et l'amplificateur linéaire (16) par des faisceaux cohérents de pompe, et à faire entrer une configuration de stimulus dans le résonateur. 29. Procédé selon la revendication 28, caractérisé en ce qu'il consiste à prévoir un codeur de phase (9) dans le résonateur en association fonctionnelle avec les hologrammes de volume. 30. Procédé selon la revendication 29, carac- térisé en ce qu'il consiste à conformer le faisceau de pompe de l'amplificateur linéaire comme un ruban. 31. Procédé selon la revendication 28, caractérisé en ce qu'il consiste à faire entrer la configuration de stimulus dans le résonateur avec une oscillation incorporée dans le front de phase de la configuration de stimulus. 32. Procédé pour atteindre un élément d'attrac- tion dans un réseau neural optique, caractérisé en ce qu'il consiste à faire entrer un signal configuré spatialement dans un résonateur, à prévoir un moyen pour interconnecter des neurones optiques dans le résonateur, à prévoir un moyen de gain linéaire dans le résonateur, à faire fonctionner les moyens d'interconnexion des neurones optiques pour interconnecter lesdites neurones optiques et à faire fonctionner les moyens de gain linéaire pour introduire un gain dans le résonateur. 33. Procédé pour atteindre le dispositif minimal global d'attraction dans un réseau neural, caractérisé en ce qu'il comprend l'interconnexion de plusieurs neurones dans un réseau, chaque neurone ayant une sortie et les sorties ayant des parties réelle et ima- ginaire, l'entrée d'une configuration complexe de stimulus dans le réseau de ladite configuration ayant à la fois une partie réelle et une partie imaginaire, la mise en fonctionnement du réseau pendant une période suffisante pour que les parties imaginaires des sorties neurales deviennent assez petites pour être négligeables, ce qui fait converger le réseau sur le dispositif d'attraction global minimal du réseau. 34. Procéde selon la revendication 33, caractérisé en ce qu'il consiste à choisir lesdits neurones en tant que neurones optiques, à choisir la configuration de stimulus en tant que configuration optique ayant des informations de phase incorporées dans la configuration et à faire osciller le front de phase de la configuration optique pour introduire des parties imaginaires dans la configuration.