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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-26 11:25 流体運動を用いたリザーバコンピューティング ○小橋敬太・犬伏正信・後藤 晋（阪大）  CCS2019-40 |
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| 抄録 | （和） | リザーバコンピューティング（RC）は非線形力学系を用いた機械学習法であり，時系列の情報処理に効果的であることが知られている．非線形力学系として，様々な物理現象をRCに用いることで多様な情報処理が可能であり，新たな自然計算の方法となりつつある．本研究では，時空間的に連続で大自由度を有する非線形力学系として，流体運動に着目する．時系列予測や状態推定，音声認識のタスクに対し，流体運動を用いてRCを実装する．その結果，他の機械学習法（LSTM等）と比較し，流体運動を用いたRCが高い情報処理性能を持つことが明らかになった．さらに，流体運動の物理的性質と情報処理性能の関係を調べ，時空間的に連続な力学系をRCに用いるための課題を述べる． |
| （英） | Reservoir computing (RC) is a machine learning method using nonlinear dynamical systems, which is effective for time-series processing. As a novel method of Natural Computing, various physical phenomena as the nonlinear dynamics have been utilized in the framework of RC so far. However, little is known about information processing performance by RC with spatiotemporal dynamics. In this study, we show that RC using fluid motion as spatiotemporal dynamics is effective for a variety of machine learning tasks including time-series prediction and speech recognition. Moreover, we study a relationship between physical properties of fluid motion and information processing performance, and discuss key issues inherent in the implementation of RC with spatiotemporal dynamics. | |
| キーワード | （和） | リザーバコンピューティング / エコーステートネットワーク / 機械学習 / 流体運動 / リャプノフ解析 / / / |
| （英） | Reservoir computing / Echo state network / Machine learning / Fluid motion / Lyapunov analysis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 485, CCS2019-40, pp. 25-27, 2020年3月. | |
| 資料番号 | CCS2019-40 | |
| 発行日 | 2020-03-18 (CCS) | |
| 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 | CCS2019-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2020-03-25 - 2020-03-26 |
| 開催地（和） | 法政大学（市ケ谷キャンパス） |
| 開催地（英） | Hosei Univ. Ichigaya Campus |
| テーマ（和） | 自然計算， 一般 |
| テーマ（英） | Natural Computing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2020-03-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 流体運動を用いたリザーバコンピューティング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reservoir computing using fluid motion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リザーバコンピューティング / Reservoir computing |
| キーワード(2)（和/英） | エコーステートネットワーク / Echo state network |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 流体運動 / Fluid motion |
| キーワード(5)（和/英） | リャプノフ解析 / Lyapunov analysis |
| 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） | 小橋 敬太 / Keita Kohashi / コハシ ケイタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 犬伏 正信 / Masanobu Inubushi / イヌブシ マサノブ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 後藤 晋 / Susumu Goto / ゴトウ ススム |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-26 11:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2019-40 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.485 |
| ページ範囲 | pp.25-27 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2020-03-18 (CCS) |
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