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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-13 10:50 スパースバイナリーニューラルネットの周期軌道の解析 ○野中洋樹・齋藤利通（法政大）  CCS2024-52 |
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| 抄録 | （和） | シグナム活性化関数と2値結合パラメータによって特徴づけられる簡素なリカレントニューラルネットワークであるスパースバイナリーニューラルネットワークについて考察する. 動作は2値状態変数の差分方程式で記述され, 精密な数値解析に適している. このネットワークは結合パラメータに依存して様々な2値ベクトルのシフト型の周期軌道を生成する. 生成される複数の周期軌道は共存し, 初期値に依存してそのうち1つを生成する. この周期軌道の応用例にはスイッチング回路や歩行ロボットの制御信号が含まれる. 奇数次元の典型的な場合の精密な数値解析を行うことで, 周期軌道の数と安定性を明らかにした. その結果から典型的なシフト型の周期軌道の生成する簡単なパラメータの設定方法を提案する. この研究は将来このネットワークを応用していくための基礎となる. |
| （英） | This paper studies sparse binary neural networks characterized by local binary connection parameters and signum activation function. Depending on the parameters, the networks generate a variety of shift-type periodic orbits of binary vectors. Multiple periodic orbits can co-exist and the network exhibits one of them depending on initial condition. Real/potential applications of the periodic orbits include controls signals of walking robots and time series approximation. Performing precise analysis, we have clarified the number and stability of typical periodic orbits in odd dimensions. From the results, we propose a simple parameter setting method to generate a typical shift-type periodic orbit. This study is the basis for future applications of this network. |
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| キーワード | （和） | リカレントニューラルネットワーク / バイナリーニューラルネットワーク / 周期軌道 / 安定性 / / / / |
| （英） | reccurent neural networks / binary neural networks / periodic orbits / stability / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 251, CCS2024-52, pp. 51-54, 2024年11月. | |
| 資料番号 | CCS2024-52 | |
| 発行日 | 2024-11-05 (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 | CCS2024-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2024-11-12 - 2024-11-13 |
| 開催地（和） | 東北大学 青葉山キャンパス |
| 開催地（英） | Tohoku University |
| テーマ（和） | CCS, 一般 |
| テーマ（英） | CCS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2024-11-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スパースバイナリーニューラルネットの周期軌道の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of periodic orbits on Sparse Binary Neural Networks |
| 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ネットワーク / reccurent neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | バイナリーニューラルネットワーク / binary neural networks |
| キーワード(3)（和/英） | 周期軌道 / periodic orbits |
| キーワード(4)（和/英） | 安定性 / stability |
| 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） | 野中 洋樹 / Hiroki Nonaka / ノナカ ヒロキ |
| 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） | 齋藤 利通 / Toshimichi Saito / サイトウ トシミチ |
| 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1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-13 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2024-52 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.251 |
| ページ範囲 | pp.51-54 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-11-05 (CCS) |
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