講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-25 10:10
カオスニューラルネットワークリザバーの音声認識への応用 ○井上理哲人・福田佳祐・堀尾喜彦(東北大) NLP2019-103 |
抄録 |
(和) |
リカレントニューラルネットワークを用いた学習ネットワークモデルであるニューラルネットワークリザバーのダイナミクスを多様化させる1つの手法として,カオスニューラルネットワークリザバーが提案されている.本稿では,カオスニューラルネットワークリザバーを用いて音声認識を行い,通常のニューラルネットワークリザバーとの比較を行う.シミュレーション結果より,カオスニューラルネットワークリザバーの方が通常のニューラルネットワークリザバーより少ないニューロン数で高い性能を持つ事を示す. |
(英) |
The neural network reservoir is a learning network model using the recurrent neural network. The chaotic neural network reservoir has been proposed as an effective method for introducing various dynamics in the reservoir neural network. In this paper, we use a speech recognition task to compare the performance of the chaotic neural network reservoir to that of an ordinary reservoir neural network. From simulation results, we confirm that the chaotic neural network reservoir has better performance with fewer number of neurons than the conventional reservoir neural network. |
キーワード |
(和) |
リザバーコンピューティング / カオスニューラルネットワークリザバー / 音声認識 / / / / / |
(英) |
reservoir computing / chaotic neural network reservoir / speech recognition / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 381, NLP2019-103, pp. 95-98, 2020年1月. |
資料番号 |
NLP2019-103 |
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 |
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NLP2019-103 |