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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-29 16:50 培養神経細胞モデルを用いたリザバー計算における二重指数フィルターの影響評価 ○田中柊真・石川慶孝（公立はこだて未来大）・加藤秀行（大分大）・山本英明（東北大）・香取勇一（公立はこだて未来大）  NLP2024-104 |
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| 抄録 | （和） | 脳の情報処理メカニズムを解明するために，培養神経回路を用いたリザバー計算が提案されており，リザバーの読み出し部分には，指数フィルターが用いられている．しかし、関連研究では指数フィルターにおける時定数の値は深く考慮されていない．したがって，時定数を最適化することで，リザバー計算の計算性能の向上が期待できる．そのため，本研究では，培養神経細胞モデルを用いたリザバー計算を用いて，二重指数フィルターが計算性能に与える影響を調べる．そのために，フィルターの時定数を変化させ，10 クラスの音声認識タスクの正解率を評価する．本研究では，立ち上がり時定数と減衰時定数を適切な値にすることで，リザバー計算の計算性能が向上することが示された．本研究は，培養神経細胞モデルを用いたリザバー計算の計算性能の向上につながる． |
| （英） | To elucidate the information processing mechanisms of cultured neural circuits, reservoir computing (RC) incorporating these circuits has been proposed, utilizing exponential filters in the readout process. However, previous studies have not thoroughly investigated the impact of time constant values in these exponential filters. Optimizing the time constants is therefore anticipated to enhance the computational performance of RC. In this study, we examine how the time constants of a double exponential filter influence the computational performance of RC, using a cultured neuron model. Specifically, we assess the accuracy of a speech recognition task by varying the rise and decay time constants of the double exponential filter in RC. Our findings demonstrate that selecting appropriate values for these time constants significantly improves the computational performance of RC. This study contributes to advancing the computational capabilities of RC systems leveraging cultured neuron models. | |
| キーワード | （和） | 培養神経細胞 / リザバー計算 / 二重指数フィルター / / / / / |
| （英） | Cultured Neurons / Reservoir Computing / Double Exponential Filter / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 362, NLP2024-104, pp. 65-70, 2025年1月. | |
| 資料番号 | NLP2024-104 | |
| 発行日 | 2025-01-21 (NLP) | |
| 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 | NLP2024-104 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP |
| 開催期間 | 2025-01-28 - 2025-01-29 |
| 開催地（和） | 大阪大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | NC, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | NC, NLP, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2025-01-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 培養神経細胞モデルを用いたリザバー計算における二重指数フィルターの影響評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of the Effect of Double Exponential Filter on Reservoir Computing Using Cultured Neuron Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 培養神経細胞 / Cultured Neurons |
| キーワード(2)（和/英） | リザバー計算 / Reservoir Computing |
| キーワード(3)（和/英） | 二重指数フィルター / Double Exponential Filter |
| 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） | 田中 柊真 / Shuma Tanaka / タナカ シュウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学 (略称： 公立はこだて未来大) Future University Hakodate (略称： Future Univ. Hakodate) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石川 慶孝 / Yoshitaka Ishikawa / イシカワ ヨシタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学 (略称： 公立はこだて未来大) Future University Hakodate (略称： Future Univ. Hakodate) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 秀行 / Hideyuki Kato / カトウ ヒデユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大分大学 (略称： 大分大) Oita University (略称： Oita Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 英明 / Hideaki Yamamoto / ヤマモト ヒデアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 香取 勇一 / Yuichi Katori / カトリ ユウイチ |
| 第5著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学 (略称： 公立はこだて未来大) Future University Hakodate (略称： Future Univ. Hakodate) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-29 16:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2024-104 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.362 |
| ページ範囲 | pp.65-70 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-21 (NLP) |
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