講演情報
[23a-P09-9]フーリエ変換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の計算
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
近年、Deep Neural Network (DNN)の急激な発展に伴い、様々な分野で応用が進んでいる。し かし、そのモデルの複雑さに比例して、計算量や消費電力が大幅に増加することが問題となって いる。これらの問題を解決するため、我々は低消費電力かつ光速で計算が実行される磁気光学回 折型ディープニューラルネットワーク(MO-D2NN)を提案した。光回折型ディープニューラルネ ットワークは、フーリエ変換を利用することで性能が向上することが報告されている。そこで 今回、MO-D2NNにフーリエ変換を導入し、画像処理タスクの性能について調べた。