| 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 | 2025-10-18 10:25 Complex Forward-Forward Algorithm ○小林勇太・中村匠海・山内ゆかり（日大）  NC2025-23 |
|
| 抄録 | （和） | 誤差逆伝播法を用いない手法は計算コストが少なく，エッジデバイスへの搭載が可能であるため，誤差逆伝播法の代替技術としての研究や，エッジデバイス上で学習させることを目的とした研究が行われている．また，誤差逆伝播法を用いない学習手法は，生物学的妥当性があり，脳の仕組みを解明するための糸口になる可能性がある．しかし，これらのネットワーク構造は基本的に全結合であり，脳のような複雑ネットワーク性が存在しない．そこで，本研究ではForward-Forward Algorithm (FFA)のネットワーク構造を複雑ネットワークに置き換えることを提案する．既存の複雑ネットワークを二部グラフ化し，FFAに適用することで，ネットワーク構造がFFAに及ぼす影響について分析する．実験の結果から，提案手法は同じ枝数のFFAのネットワーク構造よりも分類精度が高く，また収束速度が速いことが示された． |
| （英） | Methods that do not use backpropagation have lower computational costs and can be deployed on edge devices. Therefore, research is being conducted on these methods as alternatives to backpropagation and for training on edge devices. Furthermore, learning methods that do not use backpropagation have biological plausibility. Therefore, they hold potential as a starting point for elucidating the mechanisms of the brain. However, these network structures are fundamentally fully connected and lack the complex network properties found in the brain. Therefore, this study proposes replacing the network structure of Forward-Forward Algorithm (FFA) with a complex network. By converting existing complex networks into bipartite graphs and applying them to the FFA, we analyze the impact of network structure on the FFA. Experimental results show that the proposed method achieves higher classification accuracy and faster convergence speed compared to FFA network structures with the same number of branches. | |
| キーワード | （和） | / 複雑ネットワーク / / / / / / |
| （英） | Forward-Forward Algorithm / Complex Networks / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 205, NC2025-23, pp. 7-11, 2025年10月. | |
| 資料番号 | NC2025-23 | |
| 発行日 | 2025-10-11 (NC) | |
| 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 | NC2025-23 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2025-10-18 - 2025-10-19 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku University |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | NC, ME, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2025-10-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Complex Forward-Forward Algorithm |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Complex Forward-Forward Algorithm |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Forward-Forward Algorithm |
| キーワード(2)（和/英） | 複雑ネットワーク / Complex Networks |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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） | 小林 勇太 / Yuta Kobayashi / コバヤシ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学大学院 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 匠海 / Takumi Nakamura / ナカムラ タクミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学大学院 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山内 ゆかり / Yukari Yamauchi / ヤマウチ ユカリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-10-18 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2025-23 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.205 |
| ページ範囲 | pp.7-11 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2025-10-11 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]