| 講演名 | 2020-01-24 ディスクリート半導体素子による物理レザバーの実装 鈴木 駿也(北大), 南川 滉瑛(北大), 赤井 恵(北大), 浅井 哲也(北大), |
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| 抄録(和) | レザバーコンピューティングは, ネットワークにループを持つ再帰的ニューラルネットワークの一種である. 典型的な再帰的ニューラルネットワークとの主な違いは, 出力重みのみを学習によって更新することであり, レザバーの構造は変更しない. そのため, レザバーは, 物理系を用いて実装することができると考えられ, 光,スピン, 弾性体, メモリスタなど, 様々な物理系において実装が検討されている. 本研究では, 単純な構造ながら高い精度を示す電子回路レザバーを提案する. |
| 抄録(英) | Reservoir computing is a recurrent neural network that has loop structures. The main difference from typical recurrent neural networks is that only the output weight is determined by learning. The structure of the middle layer (called the reservoir) is initially given randomly and is not changed. Therefore, it is considered that the reservoir has a high affinity for physical dynamics, and its implementation using various physical systems, such as optics, spin, elastic body, and memristor is studied. In this study, we propose a high-accuracy reservoir with a simple structure using electronic circuits as a new physical reservoir. |
| キーワード(和) | レザバーコンピューティング / 電子回路 / 離散時間 / 時系列予測 |
| キーワード(英) | Reservoir Computing / Electronic circuit / Discrete time / Time series prediction |
| 資料番号 | NLP2019-99 |
| 発行日 | 2020-01-16 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP / NC |
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| 開催期間 | 2020/1/23(から3日開催) |
| 開催地（和） | 宮古島マリンターミナル |
| 開催地（英） | Miyakojima Marine Terminal |
| テーマ（和） | NC, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) / 庄野 逸(電通大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) / Hayaru Shouno(UEC) |
| 副委員長氏名（和） | 夏目 季代久(九工大) / 鮫島 和行(玉川大) |
| 副委員長氏名（英） | Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) / Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) |
| 幹事氏名（和） | 木村 貴幸(日本工大) / 立野 勝巳(九工大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 安部川 直稔(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Naotoshi Abekawa(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 島田 裕(埼玉大) / 佐村 俊和(山口大) / 篠崎 隆志(NICT) / 瀧山 健(東京農工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yutaka Shimada(Saitama Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Ken Takiyama(TUAT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ディスクリート半導体素子による物理レザバーの実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Electronic implementation of a physical reservoir composed of discrete semiconductor devices |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | レザバーコンピューティング / Reservoir Computing |
| キーワード(2)（和/英） | 電子回路 / Electronic circuit |
| キーワード(3)（和/英） | 離散時間 / Discrete time |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列予測 / Time series prediction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鈴木 駿也 / Shunya Suzuki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 南川 滉瑛 / Koyo Minamikawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 赤井 恵 / Megumi Akai-Kasaya |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 浅井 哲也 / Tetuya Asai |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-01-24 |
| 資料番号 | NLP2019-99 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLP-381 |
| ページ範囲 | pp.73-78(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-16 (NLP) |