講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-06-07 14:45
「カオスの縁」の前に ~ Echo State Networkの短期記憶について ~ ○春名太一(東京女子大)・中嶋浩平(東大) NLP2019-23 CCS2019-6 |
抄録 |
(和) |
小さな入力に駆動された離散時間の非線形なリカレントニューラルネットワークの短期記憶能力について調べた。平均場理論を入力が小さいという仮定と組み合わせることで、記憶容量と呼ばれる短期記憶能力の指標を理論的に計算できる。ネットワークによる記憶容量への寄与が最大となるのは、入力が無いときはカオス的であるが入力を受けると秩序的となるネットワークのパラメータ領域においてであることを示す。 |
(英) |
We study short-term memory of discrete-time nonlinear recurrent neural networks driven by small input signals. We theoretically calculate memory capacity by combining a mean-field theory with the small input assumption. We show that the network contribution of memory capacity peaks in the parameter region which is chaotic in the absence of input signals while is ordered in the presence of input signals. |
キーワード |
(和) |
リカレントニューラルネットワーク / リザバー計算 / 記憶容量 / 平均場理論 / / / / |
(英) |
Recurrent neural networks / Reservoir computing / Memory capacity / Mean-field theory / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 72, CCS2019-6, pp. 25-29, 2019年6月. |
資料番号 |
CCS2019-6 |
発行日 |
2019-05-31 (NLP, CCS) |
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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