Presentation Information
[23a-P09-9]Magneto-Optical Diffractive Deep Neural Networks utilizing Fourier Transform
〇(M1C)Juri Ikeda1, Hotaka Sakaguchi1, Hirofumi Nonaka2, Hiroyuki Awano3, Fatima Zahra Chafi1, Takayuki Ishibashi1 (1.Nagaoka Univ. Tech, 2.Aichi Inst. Tech., 3.Toyota Tech. Inst.)
Keywords:
Magneto-Optical,neural network
近年、Deep Neural Network (DNN)の急激な発展に伴い、様々な分野で応用が進んでいる。し かし、そのモデルの複雑さに比例して、計算量や消費電力が大幅に増加することが問題となって いる。これらの問題を解決するため、我々は低消費電力かつ光速で計算が実行される磁気光学回 折型ディープニューラルネットワーク(MO-D2NN)を提案した。光回折型ディープニューラルネ ットワークは、フーリエ変換を利用することで性能が向上することが報告されている。そこで 今回、MO-D2NNにフーリエ変換を導入し、画像処理タスクの性能について調べた。