講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-06-24 09:55
動的バイナリーニューラルネットの不動点と周期軌道の安定性 ○小山誠太郎・青木俊祐・斎藤利通(法政大) NC2017-14 |
抄録 |
(和) |
動的バイナリーニューラルネットワークは,シグナム活性化関数と3値結合パラメータで特徴づけられ,パラメータと初期値に依存して,様々な周期軌道を生成できる.
本論文では,所望の周期軌道(あるいは不動点の集合) が銘記された場合に,その周期軌道の安定性を考察する.
典型的な例を用いて,目標とする周期軌道の安定性と,ネットワークの結合のスパース性の関係を調べる.
スパース性が増大すると,安定性は強くなる傾向がある.
更にスパース性が増大すると,安定性は弱くなる.
限界までスパース化すると,ネットワークはシフトレジスタを等価となり,安定な周期軌道は存在しなくなる. |
(英) |
The dynamic neural networks are characterized by the signum activation function and ternary connection parameters.
Depending on the parameters, the network can generate various binary periodic orbits and fixed points.
This paper studies stability of target periodic orbit (or a target memory set of fixed points) stored it the network.
Using typical examples, we have investigated relationship between stability of the target periodic orbit and sparsity of the network connection.
In the examples, the sparsity increases, the orbit stability tends to be reinforced.
As the sparsity increases farther, the stability becomes weak and the network approaches an equivalent system to the shift register where no stable periodic orbit exist. |
キーワード |
(和) |
動的バイナリーニューラルネットワーク / 不動点 / 周期軌道 / 安定性 / / / / |
(英) |
Dynamic binary neural networks / Fixed points / Periodic orbits / Stability / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 109, NC2017-14, pp. 99-103, 2017年6月. |
資料番号 |
NC2017-14 |
発行日 |
2017-06-16 (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 |
NC2017-14 |
研究会情報 |
研究会 |
NC IPSJ-BIO IBISML IPSJ-MPS |
開催期間 |
2017-06-23 - 2017-06-25 |
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 |
2017-06-NC-BIO-IBISML-MPS |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
動的バイナリーニューラルネットの不動点と周期軌道の安定性 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Stability of fixed points and periodic orbits in dynamic binary neural networks |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
動的バイナリーニューラルネットワーク / Dynamic binary neural networks |
キーワード(2)(和/英) |
不動点 / Fixed points |
キーワード(3)(和/英) |
周期軌道 / Periodic orbits |
キーワード(4)(和/英) |
安定性 / Stability |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
小山 誠太郎 / Seitaro Koyama / コヤマ セイタロウ |
第1著者 所属(和/英) |
法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: Hosei Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
青木 俊祐 / Shunsuke Aoki / アオキ シュンスケ |
第2著者 所属(和/英) |
法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: Hosei Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
斎藤 利通 / Toshimichi Saito / サイトウ トシミチ |
第3著者 所属(和/英) |
法政大学 (略称: 法政大)
Hosei University (略称: Hosei Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2017-06-24 09:55:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NC |
資料番号 |
NC2017-14 |
巻番号(vol) |
vol.117 |
号番号(no) |
no.109 |
ページ範囲 |
pp.99-103 |
ページ数 |
5 |
発行日 |
2017-06-16 (NC) |