相互結合光電気システムの利用による光リザーバコンピューティングの情報処理精度向上

摘要

光リザーバコンピューティングは機械学習に基づくニューラルコンピューティングの一種であり，これはレーザーと時間遅延フィードバックループからなるシステムを疑似ネットワークとして用いている．本研究では，2つの疑似ネットワークを相互結合したシステムを用いた光リザーバコンピューティングにより，カオス時系列予測を実験的に行った．その結果，相互結合システムが既存手法よりも高い予測精度を示すことを示した．