| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-22 11:15 振動駆動レザバーコンピューティングによる長期のタイミング／カオス時系列予測 ○河合祐司（阪大）・森田 尭（中部大）・朴 志勲（NICT/阪大）・浅田 稔（IPUT/阪大/NICT/中部大）  NC2024-30 IBISML2024-30 |
|
| 抄録 | （和） | レザバーコンピューティングは，カオス力学系を含む様々な時系列のモデルフリー予測に用いられるが，その不安定性から，正確に予測可能な時系列長は限られる．本研究では，出力フィードバックのあるレザバーコンピューティングに振動子（正弦波）入力を与えることで，その出力の安定性を向上させ，長期の時系列予測を可能にするシステムを提案する．様々な周波数と試行間で同一の位相を有する複数の振動子入力により，レザバーシステムが安定，かつ，複雑なダイナミクスを生成することで，ターゲット時系列の高精度な予測を実現する．提案手法をタイミング学習課題とローレンツ時系列予測学習課題において評価する．その結果，レザバーのニューロンモデルの時定数が10 ms であるのに対して，提案手法は120 s を超えるタイミングの予測ができ，20 s 以上の正確なローレンツ時系列の予測ができることがわかった． |
| （英） | Reservoir computing has been exploited for model-free prediction of various time series, including chaotic dynamical systems; however, its instability limits the horizon of time series that can be accurately predicted. In this study, we propose a system in which oscillator (sinusoidal) inputs are fed into reservoir computing with output feedback to improve the stability of the system and enable it to long-term time-series prediction. Multiple oscillator inputs with various different frequencies allow the reservoir system to generate stable and complex dynamics, resulting in highly accurate prediction of target time series. The proposed system is evaluated in the timing learning task and the Lorenz time-series prediction task. The results showed that the proposed system could predict the timing for more than 120 s and accurately predicted the Lorenz time series for more than 20 s, whereas the time constant of the reservoir neuron model was 10 ms. | |
| キーワード | （和） | レザバーコンピューティング / リカレントニューラルネットワーク / 振動子 / 正弦波 / タイミング学習 / カオス時系列 / / |
| （英） | reservoir computing / recurrent neural networks / oscillators / sine waves / timing learning / chaotic time series / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 85, NC2024-30, pp. 182-187, 2024年6月. | |
| 資料番号 | NC2024-30 | |
| 発行日 | 2024-06-13 (NC, IBISML) | |
| 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 | NC2024-30 IBISML2024-30 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML NC IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2024-06-20 - 2024-06-22 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | OIST |
| テーマ（和） | 機械学習・一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2024-06-IBISML-NC-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 振動駆動レザバーコンピューティングによる長期のタイミング／カオス時系列予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Oscillation-driven reservoir computing for long-term timing/chaotic time-series prediction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | レザバーコンピューティング / reservoir computing |
| キーワード(2)（和/英） | リカレントニューラルネットワーク / recurrent neural networks |
| キーワード(3)（和/英） | 振動子 / oscillators |
| キーワード(4)（和/英） | 正弦波 / sine waves |
| キーワード(5)（和/英） | タイミング学習 / timing learning |
| キーワード(6)（和/英） | カオス時系列 / chaotic time series |
| 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） | 河合 祐司 / Yuji Kawai / カワイ ユウジ |
| 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） | 森田 尭 / Takashi Morita / モリタ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 朴 志勲 / Park Jihoon / パク ジフン |
| 第3著者 所属（和/英） | 情報通信研究機構/大阪大学 (略称： NICT/阪大) National Institute of Information and Communications Technology/Osaka University (略称： NICT/Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浅田 稔 / Minoru Asada / アサダ ミノル |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪国際工科専門職大学/大阪大学/情報通信研究機構/中部大学 (略称： IPUT/阪大/NICT/中部大) IPUT/Osaka University/NICT/Chubu University (略称： IPUT/Osaka Univ./NICT/Chubu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-22 11:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2024-30, IBISML2024-30 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.85(NC), no.86(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.182-187 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-06-13 (NC, IBISML) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]