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講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-21 11:45
力学系の最適制御に基づく物理的深層学習
砂田 哲古畑玄貴新山友暁金沢大NLP2021-79 MICT2021-54 MBE2021-40
抄録 (和) 深層学習の高い情報処理能力の根幹は,層から層への情報伝搬である.この情報伝搬を力学系の時間発展とみなすとき,学習は力学系の最適制御問題として定式化できる.本発表では,最適制御理論に基づき連続時間の時間発展則に従う非線形力学系を深層学習器として利用する方法を提示する.本理論は化学反応系やフォトニクス系を含む多様な自然システムに適用可能である.本発表では,遅延系に最適制御を適用し,少数個の制御パラメータのみで高度な情報処理が可能となることを示す. また,光電気遅延システムへの実装例を議論する. 
(英) An underlying key factor of deep neural networks is the information propagation through the layers. This suggests a connection between deep neural networks and dynamical systems. In this presentation, we propose and demonstrate a pattern recognition approach based on optimal control of continuous-time dynamical systems. As a key example, we consider a delay system and show that it allows for information processing based on a virtual large-scale network in a physically single node with only a few control parameters. In addition, we discuss hardware implementation in an optoelectronic delay system.
キーワード (和) ニューラルネットワーク / 深層学習 / 力学系 / 最適制御 / / / /  
(英) Neural Network / Deep Learning / Dynamical System / Optimal Control / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 335, NLP2021-79, pp. 36-36, 2022年1月.
資料番号 NLP2021-79 
発行日 2022-01-14 (NLP, MICT, MBE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード NLP2021-79 MICT2021-54 MBE2021-40

研究会情報
研究会 NLP MICT MBE NC  
開催期間 2022-01-21 - 2022-01-23 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) NC, ME,MICT,NLP, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2022-01-NLP-MICT-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 力学系の最適制御に基づく物理的深層学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Physical deep learning based on optimal control of dynamical systems 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Network  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(3)(和/英) 力学系 / Dynamical System  
キーワード(4)(和/英) 最適制御 / Optimal Control  
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) 砂田 哲 / Satoshi Sunada / スナダ サトシ
第1著者 所属(和/英) 金沢大学 (略称: 金沢大)
Kanazawa University (略称: Kanazawa Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 古畑 玄貴 / Genki Furuhata / フルハタ ゲンキ
第2著者 所属(和/英) 金沢大学 (略称: 金沢大)
Kanazawa University (略称: Kanazawa Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 新山 友暁 / Tomoaki Niiyama / ニイヤマ トモアキ
第3著者 所属(和/英) 金沢大学 (略称: 金沢大)
Kanazawa University (略称: Kanazawa Univ.)
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講演者
発表日時 2022-01-21 11:45:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2021-79,IEICE-MICT2021-54,IEICE-MBE2021-40 
巻番号(vol) IEICE-121 
号番号(no) no.335(NLP), no.336(MICT), no.337(MBE) 
ページ範囲 p.36 
ページ数 IEICE-1 
発行日 IEICE-NLP-2022-01-14,IEICE-MICT-2022-01-14,IEICE-MBE-2022-01-14 


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