講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-01-22 11:35
進化的学習を用いたバイナリーニューラルネットによるデジタル時空パターン予測 ○阿部 享・斎藤利通(法政大) CAS2008-70 NLP2008-100 |
抄録 |
(和) |
本論文ではバイナリーニューラルネットワーク(BNNs)によるデジタル時空パターンの予測についての研究を行っている。
アプローチとして、われわれは対象の時空パターンはセルラーオートマトン(CA)により近似されているものとしている。
教師信号は対象のパターンの一部から抽出され、BNNの学習に使われている。
BNNはCAのダイナミクスを支配するために使用され、パターンを出力する。
基本的な数値実験を行うことで、教師信号数、中間層ニューロン数、予測精度についての関係を調べた。
その結果はデジタル時空パターン予測における予測手法の発展の基本的な情報となる。 |
(英) |
This paper studies application of binary neural networks (BNN) to prediction for spatio-temporal patterns.
In the approach, we assume that the objective spatio-temporal patterns can be approximated by a cellular automaton (CA).
Teacher signals are extracted from a part of objective pattern and are used for learning of the BNN.
The BNN is used to govern dynamics of CA that outputs prediction patterns.
Performing basic numerical experiments, we have investigated relation among the number of teacher signals, the number of hidden neurons and prediction performance.
The results provide basic information for development of robust prediction method for digital spatio-temporal patterns. |
キーワード |
(和) |
バイナリーニューラルネットワーク / セルラーオートマトン / 時空パターン予測 / / / / / |
(英) |
Binary Neural Networks / Cellular Automaton / Prediction of Spatio-Temporal Patterns / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 389, NLP2008-100, pp. 37-40, 2009年1月. |
資料番号 |
NLP2008-100 |
発行日 |
2009-01-15 (CAS, NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 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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CAS2008-70 NLP2008-100 |