講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-10-12 10:00
3層動的バイナリーニューラルネットの周期軌道の安定性 ○小山誠太郎・斎藤利通(法政大) MBE2019-39 NC2019-30 |
抄録 |
(和) |
3層動的バイナリーニューラルネットワーク(3-DBNN)は,シグナム活性化関数と3値結合パラメータによって特徴づけられる.
結合パラメータに依存して,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.
3-DBNNは文献で考察された2-DBNNに基づくものである.
応用として,連想メモリ,セントラルパターンジェネレータ}などが挙げられる.
本論文では,ネットワークが目的の周期軌道を生成する場合に,その動作解析を行う.
動作解析のために,2つの特徴量を導入する.
1つ目の特徴量は周期軌道の安定性を特徴づけるものである.
2つ目の特徴量はネットワークのスパース性を特徴づけるものである.
周期軌道の安定性とネットワークのスパース性の関係を考察する.
スパース性が増大すると,安定性は強くなる傾向がある.
さらにスパース性が増大すると,安定性は弱くなる. |
(英) |
The 3-layer dynamic binary neural networks (3-DBNNs) are characterized by ternary connection parameters and signum activation function.
Depending on the connection parameters, the 3-DBNN can generate various binary periodic orbits.
The 3-DBNN is based on the 2-layer DBNN discussed in our previous publications.
Applications include associative memories and central pattern generators.
In this paper, we analyze the dynamics of the 3-DBNN that generates a target binary periodic orbit.
In order to analyze the dynamics, we introduce two feature quantities.
The first quantity characterizes stability of the target periodic orbit.
The second quantity characterizes sparsity of the connection.
We consider relationship between stability of the target periodic orbit and sparsity of the connection.
We can see that as the connection sparsity increases, the orbit stability tends to be strong.
As the connection sparsity increases further, the orbit stability becomes weak. |
キーワード |
(和) |
動的バイナリーニューラルネットワーク / 連想メモリ / 周期軌道 / 安定性 / / / / |
(英) |
Dynamic binary neural networks / Associative memories / Periodic orbits / Stability / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 225, NC2019-30, pp. 51-51, 2019年10月. |
資料番号 |
NC2019-30 |
発行日 |
2019-10-04 (MBE, NC) |
ISSN |
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 |
MBE2019-39 NC2019-30 |
研究会情報 |
研究会 |
MBE NC |
開催期間 |
2019-10-11 - 2019-10-12 |
開催地(和) |
東北大学 |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
BCI/BMIとその周辺,ME,一般 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NC |
会議コード |
2019-10-MBE-NC |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
3層動的バイナリーニューラルネットの周期軌道の安定性 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Stability of Periodic Orbits in 3-Layer 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) |
連想メモリ / Associative memories |
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: 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) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2019-10-12 10:00:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NC |
資料番号 |
MBE2019-39, NC2019-30 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.224(MBE), no.225(NC) |
ページ範囲 |
p.51 |
ページ数 |
1 |
発行日 |
2019-10-04 (MBE, NC) |
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