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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
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

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2017-10-07 - 2017-10-07 
開催地(和) 大阪電気通信大学 
開催地(英) Osaka Electro-Communication University 
テーマ(和) ME,一般 
テーマ(英) ME, general 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2017-10-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Robust memory capacity in echo state networks with a small-world topology 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) エコーステートネットワーク / echo state network  
キーワード(2)(和/英) スモールワールドネットワーク / small-world network  
キーワード(3)(和/英) リザーバコンピューティング / reservoir computing  
キーワード(4)(和/英) リカレントニューラルネットワーク / recurrent neural network  
キーワード(5)(和/英) 記憶容量 / memory capacity  
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) 河合 祐司 / Yuji Kawai / カワイ ユウジ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 朴 志勲 / Jihoon Park / パク ジフン
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 浅田 稔 / Minoru Asada / アサダ ミノル
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者
発表日時 2017-10-07 10:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2017-20 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.231 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2017-09-30 


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