講演情報
[23a-P09-8]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(2)
〇(M1)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
Deep Neural Networkの複雑なモデルでは、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、我々は磁気光学効果を利用した光回折型Deep Neural Networkを提案した。しかし、MO-D2NNには考慮すべき多くのパラメータがあり、今回は、偏光面の回転角を出力信号としてオンライン学習させた際に光強度分布が計算精度に与える影響を調べることを目的として、光強度分布の大きく異なる入力データを用いた場合について評価を行った。