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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-02 13:30 Volterra核周波数応答解析によるEcho State Networkの最適設計 ○鈴木藍雅（大成建設）  NC2026-1 IBISML2026-1 |
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| 抄録 | （和） | Echo State Network (ESN)は，軽量な学習と高い表現力を両立可能なリザバーコンピューティングの代表的なモデルである．ESNは隠れ状態を計算するリザバー層がランダム重みで初期化される性質から，その条件を与えるハイパーパラメータの選択が性能に大きく影響することが知られている一方で，どのようなデータセットやタスクに対してどのようなハイパーパラメータが好ましいかについての体系的な理解は十分に得られていない．本研究ではこの問題に対して，ESNを非線形周波数システムと見做し，その一般化周波数応答関数を推定することで，ESNのハイパーパラメータがその振る舞いに与える影響を調査し，ESNのリーク率とスペクトル半径が一次の周波数応答の帯域幅を制御する主要なパラメータであることを示すとともに，入力スケーリングが非線形周波数成分の強さを調整することを示す．またこの結果を用いて，ESNの周波数応答と対象となるデータセットやタスクの周波数特性のマッチングに基づいて，データからESNのハイパーパラメータを決定するフレームワークを提案する．実験では提案フレームワークに基づいてハイパーパラメータを選択することで，単純なブラックボックス最適化に比べて，より少ない試行回数で良好な汎化性能を示すハイパーパラメータを与えることを示す． |
| （英） | Echo State Network (ESN) performance strongly depends on reservoir hyperparameters, but their task-dependent design remains largely empirical. This paper analyzes a single-layer ESN as a nonlinear frequency-domain system using Volterra-kernel generalized frequency response functions. We show that the leak rate and spectral radius mainly control the bandwidth of the first-order response, whereas the input scaling controls nonlinear frequency components. Based on these findings, we propose a data-driven framework that selects ESN hyperparameters by matching task frequency characteristics with ESN frequency responses. Experiments on real-world time-series classification tasks show that the proposed framework provides competitive hyperparameters with fewer trials than black-box search. | |
| キーワード | （和） | リザバーコンピューティング / Echo State Network / 逆解析 / Volterra核周波数応答 / 一般化周波数伝達関数 / モデル最適化 / / |
| （英） | reservoir computing / Echo State Network / model inverse analysis / Volterra kernel frequency response / generalized frequency transfer function / model optimization / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 90, NC2026-1, pp. 1-6, 2026年7月. | |
| 資料番号 | NC2026-1 | |
| 発行日 | 2026-06-25 (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 | NC2026-1 IBISML2026-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2026-07-01 - 2026-07-03 |
| 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 | 2026-07-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Volterra核周波数応答解析によるEcho State Networkの最適設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimal Design of Echo State Networks by Volterra Kernel Generalized Frequency Response Function Analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リザバーコンピューティング / reservoir computing |
| キーワード(2)（和/英） | Echo State Network / Echo State Network |
| キーワード(3)（和/英） | 逆解析 / model inverse analysis |
| キーワード(4)（和/英） | Volterra核周波数応答 / Volterra kernel frequency response |
| キーワード(5)（和/英） | 一般化周波数伝達関数 / generalized frequency transfer function |
| キーワード(6)（和/英） | モデル最適化 / model optimization |
| 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） | 鈴木 藍雅 / Aiga Suzuki / スズキ アイガ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大成建設株式会社 (略称： 大成建設) Taisei Corporation (略称： Taisei Corporation) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-02 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2026-1, IBISML2026-1 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.90(NC), no.91(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-25 (NC, IBISML) |
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