講演情報
[19p-P06-7]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の磁区の書き込み誤差に関する評価
〇(M1C)池田 朱莉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：
磁気光学,ニューラルネットワーク
光回折型ディープニューラルネットワークは、積層型の光ニューラルネットワークの一種であり、低消費電力かつ高速な計算の実行が期待されている。しかし、可視光で動作し、書き換えが可能なデバイスの開発が課題となっている。我々は、それらの課題を解決すべく、磁性材料の磁気光学効果を利用したMagneto-Optical Diffractive Deep Neural Network (MO-D2NN)を提案した。本研究では、MO-D2NNにおいて書き込み誤差が手書き数字の分類の正解率に与える影響について調べた。