[9p-PB6-1~21] 3.2 情報フォトニクス・画像工学

[9p-PB6-19] 磁気光学回折型光ニューラルネットワーク(MO-DNN)における
オンライン学習の高速化

〇(M1C)森本 大雅¹、青島 賢一³、松谷 知直²、信川 輝吉³、ファティマザフラ シャフィ²、秋山 泰伸¹、石橋 隆幸²、船橋 信彦³ (1.東海大、2.長岡技科大、3.NHK放送技術研究所)

キーワード：

人工知能、深層学習、光ニューラルネットワーク

磁気光学回折型光ニューラルネットワーク（MO-DNN）におけるオンライン学習の高速化を目的とし，1ステップで同時に書き換える磁区数Kの影響を評価した。数値シミュレーションの結果，Kを大きくすることで学習初期の誤差減少は高速化するが，最終的な精度は低下する傾向が確認された。さらに，学習初期に大きなKを用い，後半で小さなKに切り替える手法により，収束速度と最終精度の両立を実現し，最大約47%のステップ削減を達成した。