不均一な光アレイ部品で実装されたニューラルネットワークの課題

抄録

ディープラーニングの登場により機械学習分野の実用性が示され研究が盛んに行われている。その根源たるニューラルネットワークにおいて、現行のノイマン型コンピュータへの実装よりも高速でありかつ低消費電力の処理技術の確立が求められている。ニューラルネットワークのハードウェア実装において、並列光信号処理を用いると光の非干渉性や大規模並列接続により処理の高速化が期待できる。しかし、並列光信号を用いると光デバイスの特性不均一性やレンズの照度むらなどの課題も指摘される。本研究では手書き数字認識をモデルとして、光デバイスに起因する誤差を考慮して光信号と電気信号による信号処理の性能を比較した。