講演情報
[9p-PB6-18]ボトルネックKANを備えたU-Netによるホログラムの物理駆動型位相最適化
〇渡邉 唯人1、熊野 開1、王 帆1、伊藤 智義1、下馬場 朋禄1 (1.千葉大工院)
キーワード：
ホログラム、KAN、深層学習
ホログラムの位相化における画質劣化に対し，U-Netのボトルネック層に非線形表現力に優れたKANを導入し，独自のSSIM損失関数を組み合わせた新たな物理駆動学習フレームワークを提案する。CIFAR-10を用いた検証では，特にMorlet Waveletに基づくKANが従来のU-Netと比較して高いPSNRおよびSSIMを示し，画質改善への優位性を実証した．3次元オブジェクトへと本手法を拡張する．