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講演抄録/キーワード
講演名 2015-06-25 15:45
簡素な特徴量に基づく動的バイナリーニューラルネットの学習
佐藤龍直斎藤利通法政大NC2015-9
抄録 (和) 動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN)の学習と動作解析について考察する.
本ネットワークは様々な2値周期軌道を生成することができる.この学習のねらいは所望の周期軌道の記憶や,生成された周期軌道の安定性をはかることにある.
学習のため,相関学習に基づく簡素な学習法を導入する.安定性の強化のため,
ネットワークを簡素なアルゴリズムによってスパース化する方法を提案する.
ネットワークのふるまいを見るために,定常状態と過渡状態に関連する2つの特徴量を導入する.この特徴量で構成される平面によって,学習課程を視覚化することができる.基本的な例題による数値実験によって,学習法の効果を調べる. 
(英) This paper studies learning of the dynamic binary neural network that can generate various binary periodic orbits. The learning aims at storage of a desired periodic orbit and stabilization of the stored periodic orbits. For the storage, we have a simple correlation-based learning algorithm. For the stabilization, we present a simple algorithm that sparsifies the connect matrix. In order to evaluate the network behavior, we introduce two feature quantities of steady states and transient states. On the plane of two feature quantities, the learning process can be visualized. Performing numerical experiments using a basic example, we investigate the effectiveness of learning algorithm.
キーワード (和) バイナリーニューラルネット / 相関学習 / スパース化 / 特徴量 / / / /  
(英) Binary Neural Networks / Correlation Learning / Sparsification / Quantities / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 111, NC2015-9, pp. 83-87, 2015年6月.
資料番号 NC2015-9 
発行日 2015-06-17 (NC) 
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)
PDFダウンロード NC2015-9

研究会情報
研究会 NC IPSJ-BIO IBISML IPSJ-MPS  
開催期間 2015-06-23 - 2015-06-25 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学 
開催地(英) Okinawa Institute of Science and Technology 
テーマ(和) 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 
テーマ(英) Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2015-06-NC-BIO-IBISML-MPS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 簡素な特徴量に基づく動的バイナリーニューラルネットの学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Learning of dynamic binary neural networks based on the simple feature quantity 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) バイナリーニューラルネット / Binary Neural Networks  
キーワード(2)(和/英) 相関学習 / Correlation Learning  
キーワード(3)(和/英) スパース化 / Sparsification  
キーワード(4)(和/英) 特徴量 / Quantities  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 龍直 / Ryuji Sato / サトウ リュウジ
第1著者 所属(和/英) 法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: HU)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 斎藤 利通 / Toshimichi Saito / サイトウ トシミチ
第2著者 所属(和/英) 法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: HU)
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講演者 第1著者 
発表日時 2015-06-25 15:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2015-9 
巻番号(vol) vol.115 
号番号(no) no.111 
ページ範囲 pp.83-87 
ページ数
発行日 2015-06-17 (NC) 


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