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| 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 |
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| 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 |
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 | NLP2019-103 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP NC |
| 開催期間 | 2020-01-23 - 2020-01-25 |
| 開催地（和） | 宮古島マリンターミナル |
| 開催地（英） | Miyakojima Marine Terminal |
| テーマ（和） | NC, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2020-01-NLP-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of Chaotic Neural Network Reservoir to Speech Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リザバーコンピューティング / reservoir computing |
| キーワード(2)（和/英） | カオスニューラルネットワークリザバー / chaotic neural network reservoir |
| キーワード(3)（和/英） | 音声認識 / speech recognition |
| 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） | 井上 理哲人 / Maakito Inoue / イノウエ マアキト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 電気通信研究所 (略称： 東北大) Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福田 佳祐 / Keisuke Fukuda / フクダ ケイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学電気通信研究所 (略称： 東北大) Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀尾 喜彦 / Yoshihiko Horio / ホリオ ヨシヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学電気通信研究所 (略称： 東北大) Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-25 10:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2019-103 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.381 |
| ページ範囲 | pp.95-98 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-01-16 (NLP) |
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