電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-1-9
単層ニューラルネットの全光型アナログ学習回路
○小仁所志栞・鴻野晃洋・大塚卓哉・岡 宗一(NTT)
近年の人工知能は機械学習によって急速な進歩を続けており、様々なアルゴリズムやハードウェアの研究が進められている。光技術を応用したニューラルネット学習の演算器はその一例であるが、本研究では学習機能を持つ光演算器を提案し、単層パーセプトロン学習を全て光回路で演算するハードウェアを構築した。光パルスの振幅によって重みやコストの絶対値を表現し、光パルスの位相によって正負符号を表現し、光パルスを干渉させることで加減演算を行う設計とし、リング状に連結されたファイバー内を光パルスが周回することで学習の繰り返しが進む機能を実現した。AND問題を用いた動作試験では77%の確率で学習を収束させることに成功した。