| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-10-26 13:00
［招待講演］磁気光学回折型ディープニューラルネットワークデバイスの開発
○石橋隆幸・坂口穂貴・張 健・チャフィ ファチマ ザーラ（長岡技科大）・野中尋史（愛知工大）・鷲見 聡・粟野博之（豊田工大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究では、低消費電力でディープニューラルネットワークの計算を実行できる物理デバイスとして、可視光で動作し、現行のイメージングデバイスとの融合が可能な、磁気光学回移設型ディープニューラルネットワーク（Magneto-optical Diffractive Deep Neural Network：MO-D2NN） を提案する。本発表では、MO-D2NNの理論計算と実験の進捗状況について報告する。 |
| （英） |
We propose a magneto-optical diffractive deep neural network (MO-D2NN). We simulated several MO-D2NNs, each of which consists of five hidden layers made of a magnetic material that contains 100 × 100 magnetic domains with a domain width of 1 m and an interlayer distance of 0.7 mm. Experimental results on a prototype MO-D2NN is also presented in this presentation. |
| キーワード |
（和） |
ディープニューラルネットワーク / 磁気光学効果 / 回折 / ガーネット / / / / |
| （英） |
Deep Neural Network / Magneto-Optical Effect / Diffraction / Garnet / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 31, MMS2023-38, pp. 1-2, 2023年10月. |
| 資料番号 |
MMS2023-38 |
| 発行日 |
2023-10-19 (MMS) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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