| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-12-12 12:35
[チュートリアル講演]Reservoir Computingの実装方法とネットワークの拡張による性能向上の方法 ○田中悠一朗(九工大) SIS2025-55 |
| 抄録 |
(和) |
本チュートリアル講演では,リカレントニューラルネットワークの枠組みの一つであるReservoir Computing(RC)について,
特にRCの代表的なモデルの一つであるEcho State Networkの数式,およびPythonプログラミング実装法について解説する.
さらに,RCネットワークの拡張による性能を向上させる手法を紹介し,RCの応用可能性について議論する. |
| (英) |
This tutorial lecture explains reservoir computing (RC), a framework for recurrent neural networks. The lecture first introduces the mathematical formulations and Python programming implementation of echo state networks, one of the representative RC models. The lecture then presents examples of RC network extensions for performance improvement and discusses potential applications of RC. |
| キーワード |
(和) |
ニューラルネットワーク / リザバー計算 / / / / / / |
| (英) |
neural network / reservoir computing / / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 282, SIS2025-55, pp. 69-74, 2025年12月. |
| 資料番号 |
SIS2025-55 |
| 発行日 |
2025-12-04 (SIS) |
| 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) |
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SIS2025-55 |