講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-24 16:30
ディスクリート半導体素子による物理レザバーの実装 ○鈴木駿也・南川滉瑛・赤井 恵・浅井哲也(北大) NLP2019-99 |
抄録 |
(和) |
レザバーコンピューティングは, ネットワークにループを持つ再帰的ニューラルネットワークの一種である. 典型的な再帰的ニューラルネットワークとの主な違いは, 出力重みのみを学習によって更新することであり, レザバーの構造は変更しない. そのため, レザバーは, 物理系を用いて実装することができると考えられ, 光,スピン, 弾性体, メモリスタなど, 様々な物理系において実装が検討されている. 本研究では, 単純な構造ながら高い精度を示す電子回路レザバーを提案する. |
(英) |
Reservoir computing is a recurrent neural network that has loop structures. The main difference from typical recurrent neural networks is that only the output weight is determined by learning. The structure of the middle layer (called the reservoir) is initially given randomly and is not changed. Therefore, it is considered that the reservoir has a high affinity for physical dynamics, and its implementation using various physical systems, such as optics, spin, elastic body, and memristor is studied. In this study, we propose a high-accuracy reservoir with a simple structure using electronic circuits as a new physical reservoir. |
キーワード |
(和) |
レザバーコンピューティング / 電子回路 / 離散時間 / 時系列予測 / / / / |
(英) |
Reservoir Computing / Electronic circuit / Discrete time / Time series prediction / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 381, NLP2019-99, pp. 73-78, 2020年1月. |
資料番号 |
NLP2019-99 |
発行日 |
2020-01-16 (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) |
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