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講演抄録/キーワード
講演名 2020-06-18 10:25
LSTMニューラルネットワークを用いた常微分方程式の数値的近似解について
小澤和也磯貝海斗岡崎秀晃湘南工科大CAS2020-2 VLD2020-2 SIP2020-18 MSS2020-2
抄録 (和) リカレントニューラルネットワーク(RNN)は非線形回路をモデリングする時,非常に良い精度を与えることが示されている.しかしながら,RNNの学習アルゴリズムはBPTTを必要とするので,勾配が消失問題が存在する.RNNの1種であるLSTM(Long-Short Term Memory)はこの問題避けるためのいくつかのゲートを利用している.本報告では,LSTMを
コルピッツ発振回路の周期的振る舞いを推測することに適用する.LSTMニューラルネットワークを用いたコルピッツ発振回路の常微分方程式の数値的近似解について議論する. 
(英) Recurrent neural networks (RNNs) were demonstrated to provide good accuracy when modeling nonlinear circuits. However, since the training
algorithm of RNN needs the backpropogation through time(BPTT), this has a Vanishing gradient problem. Long-Short Term Memory (LSTM) which is a type of RNNs uses several gated units to avoid this probem. In this paper, LSTM is applied to estimate perodic behavior of Colpitts oscillator. The numerical approximated solutions of Colpitts oscillator ordinary differential equation using the LSTM neural network are discussed.
キーワード (和) LSTMニューラルネットワーク / コルピッツ発振回路 / 微分方程式 / 近似 / / / /  
(英) LSTM Neural Network / Colpitts Oscillator / Differential equations / Approximation / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 65, CAS2020-2, pp. 7-9, 2020年6月.
資料番号 CAS2020-2 
発行日 2020-06-11 (CAS, VLD, SIP, MSS) 
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 CAS2020-2 VLD2020-2 SIP2020-18 MSS2020-2

研究会情報
研究会 MSS CAS SIP VLD  
開催期間 2020-06-18 - 2020-06-18 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) システムと信号処理および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CAS 
会議コード 2020-06-MSS-CAS-SIP-VLD 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) LSTMニューラルネットワークを用いた常微分方程式の数値的近似解について 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) On numerical approximated solutions of an ordinary differential\ equation using a LSTM neural network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) LSTMニューラルネットワーク / LSTM Neural Network  
キーワード(2)(和/英) コルピッツ発振回路 / Colpitts Oscillator  
キーワード(3)(和/英) 微分方程式 / Differential equations  
キーワード(4)(和/英) 近似 / Approximation  
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) 小澤 和也 / Kazuya Ozawa / オザワ カズヤ
第1著者 所属(和/英) 湘南工科大学 (略称: 湘南工科大)
Shonan Institute of Technology (略称: SIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 磯貝 海斗 / Kaito Isogai / イソガイ カイト
第2著者 所属(和/英) 湘南工科大学 (略称: 湘南工科大)
Shonan Institute of Technology (略称: SIT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡崎 秀晃 / Hideaki Okazaki / オカザキ ヒデアキ
第3著者 所属(和/英) 湘南工科大学 (略称: 湘南工科大)
Shonan Institute of Technology (略称: SIT)
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講演者
発表日時 2020-06-18 10:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CAS 
資料番号 IEICE-CAS2020-2,IEICE-VLD2020-2,IEICE-SIP2020-18,IEICE-MSS2020-2 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.65(CAS), no.66(VLD), no.67(SIP), no.68(MSS) 
ページ範囲 pp.7-9 
ページ数 IEICE-3 
発行日 IEICE-CAS-2020-06-11,IEICE-VLD-2020-06-11,IEICE-SIP-2020-06-11,IEICE-MSS-2020-06-11 


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