| 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 | 2014-12-13 13:20 特徴量平面に基づく動的バイナリーニューラルネットの考察 ○佐藤龍直・森安淳吾・斎藤利通（法政大）  NC2014-51 |
|
| 抄録 | （和） | 2層の動的バイナリーニューラルネットワーク(2DNN)の学習と動作解析について考察する． 本ネットワークは様々な2値周期軌道を生成することができる． この学習のねらいは所望の周期軌道(または不動点)の記憶や，生成された周期軌道の安定性をはかることにある． 学習のため，相関学習に基づく簡素な学習法を導入する． 安定性の強化のため，ネットワークの接続をスパース化する． ネットワークのふるまいを見るために，定常状態と過渡状態に関連する2つの特徴量を導入する． この特徴量で構成される平面によって，ネットワークのダイナミクスを視覚化することができる． 簡素な数値実験によって，学習法と特徴量平面の効果を調べる． |
| （英） | This paper studies learning the 2-layer dynamic binary neural network that can generate various binary periodic orbit. The learning aims at storage of a desired periodic orbit (or fixed point) and stabilization of the stored periodic orbits. For the storage, we apply a simple correlation-based learning algorithm. For the stabilization, we sparsify the network connection. In order to evaluate the network behavior, we introduce feature quantities of steady states (periodic orbits) and transient states (eventually periodic points). On the plane of the two feature quantities, the network dynamics can be visualized. Performing basic numerical experiments, we investigate the effectiveness of learning algorithm and feature quantities plane. |
|
| キーワード | （和） | バイナリーニューラルネット / 相関学習 / スパース化 / / / / / |
| （英） | Binary Neural Networks / Correlation Learning / Sparsification / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 362, NC2014-51, pp. 43-47, 2014年12月. | |
| 資料番号 | NC2014-51 | |
| 発行日 | 2014-12-06 (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) | |
| PDFダウンロード | NC2014-51 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2014-12-13 - 2014-12-13 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | Nagoya University |
| テーマ（和） | ME、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 | 2014-12-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 特徴量平面に基づく動的バイナリーニューラルネットの考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Consideration of Dynamic Binary Neural Networks based on the Feature Quantity Plane |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | バイナリーニューラルネット / Binary Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | 相関学習 / Correlation Learning |
| キーワード(3)（和/英） | スパース化 / Sparsification |
| 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） | 佐藤 龍直 / Ryuji Sato / サトウ リュウジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) Hosei University (略称： Hosei Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森安 淳吾 / Jungo Moriyasu / モリヤス ジュンゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) Hosei University (略称： Hosei Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 斎藤 利通 / Toshimichi Saito / サイトウ トシミチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) Hosei University (略称： Hosei Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-12-13 13:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2014-51 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.362 |
| ページ範囲 | pp.43-47 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2014-12-06 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]