講演情報

14:15 〜 14:30奨励賞エントリー

[8p-A23-2]空間光変調型光電融合深層ニューラルネットワークのためのWC-SPSAを用いたin-situ学習

〇橋口拓実¹、冨岡莉生²、高林正典^1,3 (1.九工大情報工、2.福大工、3.九工大Neumorphセンター)

キーワード：

光ニューラルネットワーク、in-situ 学習、同時摂動確率近似法

spatial domain OE-DNNsのin-situ学習法として, クラスタ間相関を利用したWC-SPSAを提案する. 相関の低いクラスタを優先的に更新することでロバスト性向上を図る. MNIST 4クラス分類実験では, 実機識別率が93.75%を達成し, 光学系の物理情報を活用した学習の有効性を示した.

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