講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-10-07 10:55
スモールワールド性を有するエコーステートネットワークのロバストな記憶容量 ○河合祐司・朴 志勲・浅田 稔(阪大) NC2017-20 |
抄録 |
(和) |
ヒトの脳皮質の神経ネットワークにはスモールワールド (SW) 性が存在するが,我々の知る限り,その構造的性質が神経情報処理にどのように寄与するかは明らかでない.本研究では,エコーステートネットワーク (ESN) にSW構造を導入したSW-ESNの記憶容量を評価することで,脳のSW性の役割を構成的に明らかにすることを目的とする.
今回,ESNにおける入出力ノードの数を少なく制限し,その入力ノードと出力ノードの位置を分離し,また,入力ノードに雑音を加える条件で実験した.その結果,入出力ノードを分離した場合でもSW-ESNの記憶容量は維持され,また,この記憶容量はランダム結合のESNのものより大きく,かつ,入力ノードの雑音に対してよりロバストであることがわかった.したがって,入力に雑音がある場合や入出力が空間的に分離した場合であっても,入出力間でより大きな記憶容量をネットワークが有するために,SW性が必要といえる. |
(英) |
A small-world (SW) topology was found in the cortical neural connectivity. However, the role of the topology in neural information processing has been left unclear. We investigate the memory capacity of an echo state network (ESN) within the SW topology. In order to elucidate the potential of the SW topology, we limit the number of the input and output nodes in the ESN, segregate output nodes from input ones, and add noise to input nodes. The SW-ESN maintained the memory capacity even when the input and output nodes were segregated. This memory capacity was larger and more robust against the input noise than that of the ESN with random connectivity. These results suggest that the SW topology is essential for holding large memory capacity between input and output regions under sensor noise. |
キーワード |
(和) |
エコーステートネットワーク / スモールワールドネットワーク / リザーバコンピューティング / リカレントニューラルネットワーク / 記憶容量 / / / |
(英) |
echo state network / small-world network / reservoir computing / recurrent neural network / memory capacity / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 231, NC2017-20, pp. 1-6, 2017年10月. |
資料番号 |
NC2017-20 |
発行日 |
2017-09-30 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 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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NC2017-20 |