| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2019-09-24 11:05
結合スチュアート・ランダウ振動子系を用いたレザバー計算 ○中島昭哉・香取勇一(公立はこだて未来大) NLP2019-54 |
| 抄録 |
(和) |
レザバー計算は,時系列の学習が可能であるリカレントニューラルネットワークの枠組みの一つであり,学習の計算コストが低く実装が容易であるため,様々な分野の研究に用いられている.基本的なレザバー計算のネットワークモデルとしてエコー・ステート・ネットワーク (ESN) があるが,複雑な時系列の学習が困難であることが問題として挙げられる.そこで、スチュアート・ランダウ (SL) 振動子をネットワークの構成要素として用いたレザバー計算モデルを提案した。本研究では、提案したモデルがESNよりも複雑な時系列データに対する予測精度が高くなることを示す。また,提案モデルのパラメータ値の変化に伴うモデルの性能について解析し、SL振動子で生じる減衰振動が高い予測精度に寄与することが明らかになった.本研究は,音声や脳波信号などの振動現象が伴う時系列を対象としたモデリングと解析への応用が期待される. |
| (英) |
Reservoir computing is a framework of recurrent neural network that learns time series, and is used in various research fields, because the computational cost of the learning is low and implementation is easy. Echo state network (ESN) is a network model of reservoir computing, but it is difficult to learn complex time series. Therefore, we proposed a reservoir computing model using Stuart-Landau (SL) oscillators as network elements. In this study, we show that the proposed model has higher prediction accuracy for complex time series data than that of conventional ESN. In addition, we analyzed the dependencies of prediction performance on the model parameters, and revealed that the higher prediction performance is realized in the region in which the SL oscillator exhibits damping oscillation. This study is expected to contribute to modeling and analysis of oscillatory phenomena like audio waveforms and EEG signals. |
| キーワード |
(和) |
レザバー計算 / スチュアート・ランダウ振動子 / 時系列予測 / / / / / |
| (英) |
Reservoir Computing / Stuart-Landau oscillator / Time series prediction / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 209, NLP2019-54, pp. 99-104, 2019年9月. |
| 資料番号 |
NLP2019-54 |
| 発行日 |
2019-09-16 (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) |
| PDFダウンロード |
NLP2019-54 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
NLP |
| 開催期間 |
2019-09-23 - 2019-09-24 |
| 開催地(和) |
高知県立大学 永国寺キャンパス |
| 開催地(英) |
Eikokuji Campus, University of Kochi |
| テーマ(和) |
一般 |
| テーマ(英) |
etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
NLP |
| 会議コード |
2019-09-NLP |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル(和) |
結合スチュアート・ランダウ振動子系を用いたレザバー計算 |
| サブタイトル(和) |
|
| タイトル(英) |
Reservoir Computing using Coupled Stuart-Landau Oscillators |
| サブタイトル(英) |
|
| キーワード(1)(和/英) |
レザバー計算 / Reservoir Computing |
| キーワード(2)(和/英) |
スチュアート・ランダウ振動子 / Stuart-Landau oscillator |
| キーワード(3)(和/英) |
時系列予測 / Time series prediction |
| キーワード(4)(和/英) |
/ |
| 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) |
中島 昭哉 / Shoya Nakajima / ナカジマ ショウヤ |
| 第1著者 所属(和/英) |
公立はこだて未来大学 (略称: 公立はこだて未来大)
Future University Hakodate (略称: FUN) |
| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
香取 勇一 / Yuichi Katori / カトリ ユウイチ |
| 第2著者 所属(和/英) |
公立はこだて未来大学 (略称: 公立はこだて未来大)
Future University Hakodate (略称: FUN) |
| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第21著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第21著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第22著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第22著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第23著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第23著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第24著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第24著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第25著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第25著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第26著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第26著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第27著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第27著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第28著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第28著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第29著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第29著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第30著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第30著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第31著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第31著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第32著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第32著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第33著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第33著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第34著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第34著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第35著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第35著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第36著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第36著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2019-09-24 11:05:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
NLP |
| 資料番号 |
NLP2019-54 |
| 巻番号(vol) |
vol.119 |
| 号番号(no) |
no.209 |
| ページ範囲 |
pp.99-104 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2019-09-16 (NLP) |