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J-GLOBAL ID：202502234129571419   整理番号：25A0684793

実機エラーモデルに基づく光アナログ計算機シミュレーション:大規模モデル適用性とFine tuning学習応用について

Analog Photonics Simulation Based on Hardware Experiment: Case Studies for Large-Scale AI-Model and LORA-Based Fine Tuning

著者 (4件)： 中島光雅 (NTT 先デ研) ,  池田幸平 (NTT物性研) ,  川上哲志 (九大) ,  橋本俊和 (NTT 先デ研)
資料名： 応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Spring Meeting (CD-ROM))
巻： 71st  ページ： ROMBUNNO.24a-31A-1  発行年： 2024年03月05日 
JST資料番号： Y0054B  ISSN： 2758-4704  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 【背景】光回路を用いたアナログ行列計算は、光の空間・波長・時間並列性を利用することで、高速かつ低電力な演算が可能であり、近年注目を集めている1。一方、このようなアナログ計算は光信号のノイズや物理デバイスの制御誤差等の物理的なエラーを免れない...【本文一部表示】

シソーラス用語： 干渉計 ,  雑音 ,  *計算機シミュレーション ,  *学習 ,  シミュレータ ,  ニューラルネットワーク ,  受信機 ,  受信 ,  演算 ,  *計算 ,  光信号 ,  ソフトウェア ,  ロバスト性 ,  FPGA ,  深層学習

分類 (2件)： 量子光学一般  (BD04010X) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： エラーモデル ,  アナログ ,  計算機シミュレーション ,  大規模 ,  モデル ,  適用性 ,  学習 ,  応用