講演情報
[19p-P06-6]モンテカルロ法による磁気光学回折型ディープニューラルネットワークの学習(1)
〇大谷 陸1、坂口 穂貴1、野中 尋史2、粟野 博之3、石橋 隆幸1、チャフィ ファティマ ザーハラ1 (1.長岡技大、2.愛知工大、3.豊田工大)
キーワード：
モンテカルロ法,ニューラルネットワーク,磁気光学
画像認識などの作業を行うディープニューラルネットワークは演算処理にかかるエネルギーの増大が問題となっている。我々は計算自体に消費電力を必要としない、磁気光学効果を利用した磁気光学回折型ディープニューラルネットワークを提案した。これまで、隠れ層に用いる磁区パターンは、逆誤差伝搬法を用いて求めていたが、学習の一部を物理的に行うことを目指し、モンテカルロ法による磁区パターンの決定方法について検討した。