| 大会名称 |
|---|
| 2021年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021G |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-02-23 |
| セッション番号 |
| N-1 |
| セッション名 |
| 非線形問題 |
| 講演日 |
| 2021/3/11 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 20 |
| 講演番号 |
| N-1-1 |
| タイトル |
| カオスニューロンによるエコーステートネットワークの性能向上 |
| 著者名 |
| ◎江波戸雄大, 北川蓮也, 信川 創, |
| キーワード |
| カオスニューラルネットワーク, エコーステートネットワーク |
| 抄録 |
| カオスニューロンは実際のニューロンがもつ不応性や時間履歴性を考慮したニューロンモデルである．近年，機械学習において利用されるEcho State Network(ESN)は，このような時間履歴を伴うダイナミクスの最適化により，性能の向上が期待できるとされている．しかしながら，ESNには時間履歴性を持たない形式ニューロンが使われている．そこで本稿では，ESNの時系列データ予測のタスクで，形式ニューロンを使う場合とカオスニューロンを使う場合で性能を比較する． |
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