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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-06-09 10:45 動的バイナリーニューラルネットの解析と合成：概説 齋藤利通・○大貫幹仁（法政大）  NLP2023-20 CCS2023-8 |
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| 抄録 | （和） | 離散時間リカレントニューラルネットは, 非線形活性化関数と結合パラメータで特徴づけられる力学系である. パラメータに依存して, 周期軌道, カオス, それらに関する分岐, など様々が非線形現象を呈する, 工学的応用としては, 動的連想メモリ, 組み合わせ最適化問題の解法, 回路とシステムの制御, 時系列近似/予測, 等が研究されている, 同ネットワークは, 基礎研究と応用研究の両者において, 重要な研究対象である. しかし, 膨大なパラメータ空間における非線形動作は複雑であり, 精密な解析と合成は容易ではない. この概説では, その精密な解析と合成が可能な動的バイナリーニューラルネットワークを紹介し, 今後の方向を模索する. |
| （英） | Discrete-time recurrent neural networks are dynamical systems characterized by nonlinear activation functions and connection parameters, Depending on the parameters, the networks exhibit various nonlinear phenomena: periodic orbits, chaos and related bifurcations. Engineering applications include dynamic associative memories, combinatorial optimization problems solvers, control of circuits and systems, and time-series approximation. The networks are important subject in both fundamental and application studies. However, precise analysis and synthesis are not easy because of complex nonlinear dynamics and enormous parameter space. This short review introduces dynamic binary neural networks where precise analysis and synthesis are possible, and look for study direction. |
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| キーワード | （和） | リカレントニューラルナット / 周期軌道 / 安定性 / FPGA / / / / |
| （英） | Recurrent neural networks / periodic orbits / stability / FPGA / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 66, NLP2023-20, pp. 31-34, 2023年6月. | |
| 資料番号 | NLP2023-20 | |
| 発行日 | 2023-06-01 (NLP, CCS) | |
| 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 | NLP2023-20 CCS2023-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS NLP |
| 開催期間 | 2023-06-08 - 2023-06-09 |
| 開催地（和） | 東京都市大学 世田谷キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo City Univ. |
| テーマ（和） | CCS, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | CCS, NLP, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2023-06-CCS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動的バイナリーニューラルネットの解析と合成：概説 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis and synthesis of dynamic binary neural networks: a short review |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リカレントニューラルナット / Recurrent neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | 周期軌道 / periodic orbits |
| キーワード(3)（和/英） | 安定性 / stability |
| キーワード(4)（和/英） | FPGA / FPGA |
| 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） | 齋藤 利通 / Toshimichi Saito / サイトウ トシミチ |
| 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） | 大貫 幹仁 / Mikito Onuki / オオヌキ ミキト |
| 第2著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) Hosei University (略称： HU) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2023-06-09 10:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2023-20, CCS2023-8 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.66(NLP), no.67(CCS) |
| ページ範囲 | pp.31-34 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-06-01 (NLP, CCS) |
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