講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-11-24 16:40
光微小共振器を用いたリザバー計算回路 ○荒井航平・山口智也・新山友暁・砂田 哲(金沢大) NLP2022-67 |
抄録 |
(和) |
脳の神経回路の機能を模倣したニューラルネットワーク (NN) は電子を使って演算処理を行うが,光を情報伝達の媒体とする光NNハードウェアはより高速かつ効率的な演算処理が可能となる.しかし光NNハードウェアには実装や演算といった点でいくつかの課題が挙げられる.そこで本研究では大規模かつ高密度な演算が可能な光ニューラルネットワークを仮想的に構築できる光リザバーチップを提案し,その性能を評価した. |
(英) |
Neural networks (NNs), which mimic the function of neural circuits in the brain, use electrons to perform arithmetic operations, but optical NN hardware, which uses light as the medium for information transmission, enables faster and more efficient arithmetic processing. However, optical NN hardware has several issues in terms of implementation and computation. In this study, we proposed an optical reservoir chip that can virtually construct an optical neural network capable of large-scale and high-density computation and evaluated its performance. |
キーワード |
(和) |
光ニューラルネットワーク / 光リザバーコンピューティング / 光ニューロン場 / 光リザバーチップ / / / / |
(英) |
Photonic neural network / Photonic reservoir computing / Photonic neuron field / Photonic reservoir chip / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 280, NLP2022-67, pp. 43-48, 2022年11月. |
資料番号 |
NLP2022-67 |
発行日 |
2022-11-17 (NLP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NLP2022-67 |