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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-09-21 11:10 ［招待講演］Reservoir Computingの展開 ○中嶋浩平（東大）  PRMU2018-60 IBISML2018-37 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では、Reservoir Computingにおける代表的なモデルシステムであるEcho State Networkを例にとり、Reservoir Computingの仕組みを簡単に概観する。特に、平均場理論の見地から、システムの動的振る舞いを特徴づけ、どのような力学的特性がシステムにおける再現的な情報処理を可能とするのかを解説する。講演の方では、ソフトロボット・ソフトデバイスへの応用例を通して、近年のReservoir Computing研究の展開について紹介する予定である。この論文は、講演におけるReservoir Computingの発展的内容を理解する上で必要不可欠となる前提知識の解説を目的としている。 |
| （英） | Reservoir Computing (RC) has been proposed as a framework for training recurrent neural networks. In this framework, low-dimensional input is projected to a high-dimensional dynamical system, which is referred to as a reservoir. If the dynamics of the reservoir involve enough nonlinearity and if enough memory is available, emulating nonlinear dynamical systems requires only the addition of a linear, static readout from the high-dimensional state space of the reservoir. Due to its generic nature, RC is not limited to digital simulations of neural networks. In fact, any high-dimensional dynamical system, including a system utilizing physical dynamics, can serve as a reservoir if it has the appropriate properties. In this talk, we will introduce the recent advancement of RC by presenting a number of new applications in the field of soft robotics. This short paper aims to introduce the basics of the framework by explaining a benchmark platform called the echo state network. The use of this example should help to clarify the advanced content in the talk from its very foundation. | |
| キーワード | （和） | レザバー計算 / 物理レザバー計算 / リカレントニューラルネットワーク / ソフトロボティクス / ソフトロボット / 非線形力学 / 形態計算 / |
| （英） | Reservoir computing / Physical reservoir computing / Recurrent neural network / Soft robotics / Soft robots / Nonlinear dynamics / Morphological computation / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 220, IBISML2018-37, pp. 149-154, 2018年9月. | |
| 資料番号 | IBISML2018-37 | |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, 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 | PRMU2018-60 IBISML2018-37 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2018-09-20 - 2018-09-21 |
| 開催地（和） | 福岡工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習と実応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-09-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Reservoir Computingの展開 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reservoir Computing: Theory, Physical Implementations, and Applications |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | レザバー計算 / Reservoir computing |
| キーワード(2)（和/英） | 物理レザバー計算 / Physical reservoir computing |
| キーワード(3)（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(4)（和/英） | ソフトロボティクス / Soft robotics |
| キーワード(5)（和/英） | ソフトロボット / Soft robots |
| キーワード(6)（和/英） | 非線形力学 / Nonlinear dynamics |
| キーワード(7)（和/英） | 形態計算 / Morphological computation |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中嶋 浩平 / Kohei Nakajima / ナカジマ コウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-09-21 11:10:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | PRMU2018-60, IBISML2018-37 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.219(PRMU), no.220(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.149-154 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) |
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