Presentation Information
[9p-PB6-19]Acceleration of Online Learning in
Magneto-Optical Diffractive Neural Networks (MO-DNN)
〇(M1C)Taiga Morimoto1, Kennichi Aoshima3, Tomonao Matsuya2, Teruyoshi Nobukawa3, Fatima Zahra Chafi2, Yasunobu Akiyama1, Takayuki Ishibashi2, Nobuhiko Funabashi3 (1.Toukai Univ., 2.Nagaoka Univ. Tech., 3.NHK STRL)
Keywords:
Artificial Intelligence,Deep Learning,Optics Neural Network
磁気光学回折型光ニューラルネットワーク（MO-DNN）におけるオンライン学習の高速化を目的とし，1ステップで同時に書き換える磁区数Kの影響を評価した。数値シミュレーションの結果，Kを大きくすることで学習初期の誤差減少は高速化するが，最終的な精度は低下する傾向が確認された。さらに，学習初期に大きなKを用い，後半で小さなKに切り替える手法により，収束速度と最終精度の両立を実現し，最大約47%のステップ削減を達成した。