[16a-M_123-1~13] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

11:00 〜 11:15

[16a-M_123-8] DEQ 統合光エンコーダによる非線形特徴抽出

〇(M1)小西 隆一¹、新山 友暁¹、水野 文菜²、宮道 篤孝²、高井 勇²、砂田 哲¹ (1.金沢大、2.豊田中研)

キーワード：

光ニューラルネットワーク

光ニューラルネットワークの課題である表現力不足に対し、Deep Equilibrium Model (DEQ)を統合した光エンコーダを提案する。本手法は光回路の非線形写像とデジタルフィードバックにより、単層で無限層の表現を模倣する。Fashion-MNISTを用いた検証では、高圧縮下でも従来手法を上回る精度を維持し、高効率な特徴抽出が可能であることを示した。