講演情報
[19p-P06-5]磁気光学回折型ディープニューラルネットワークの最適化
〇(M1C)赤川 怜央1、坂口 穂貴1、野中 尋史2、粟野 博之3、チャフィ ファティマ ザーハラ1、石橋 隆幸1 (1.長岡技科大、2.愛知工大、3.豊田工大)
キーワード：
ディープニューラルネットワーク,光学,磁気光学効果
近年、Deep Neural Network(DNN)が注目され、急速な発展を遂げ、様々な分野で応用されているが、複雑なモデルでは、処理速度や消費電力の増大が問題となっている。これらの問題を解決するために我々はこれまで、磁気光学効果を利用した光回折型ディープニューラルネットワーク（Magneto-optical Diffractive Deep Neural Network：MO-D2NN)を提案した。しかし、MO-D2NNには多くの考慮すべきパラメータが存在している。そのため今回は、各層間の距離を変化させ、MO-D2NNの性能評価を行った。