| 講演名 | 2020-06-18 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(湘南工科大), 磯貝 海斗(湘南工科大), 岡崎 秀晃(湘南工科大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 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． |
| 抄録(英) | Recurrent neural networks (RNNs) were demonstrated to provide good accuracy when modeling nonlinear circuits. However, since the trainingalgorithm 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 |
| キーワード(英) | LSTM Neural Network / Colpitts Oscillator / Differential equations / Approximation |
| 資料番号 | CAS2020-2,VLD2020-2,SIP2020-18,MSS2020-2 |
| 発行日 | 2020-06-11 (CAS, VLD, SIP, MSS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS / CAS / SIP / VLD |
|---|---|
| 開催期間 | 2020/6/18(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online Meetig |
| テーマ（和） | システムと信号処理および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 髙井 重昌(阪大) / 高島 康裕(北九州市大) / 相川 直幸(東京理科大) / 福田 大輔(富士通研) |
| 委員長氏名（英） | Shigemasa Takai(Osaka Univ.) / Yasuhiro Takashima(Univ. of Kitakyushu) / Naoyuki Aikawa(TUS) / Daisuke Fukuda(Fujitsu Labs.) |
| 副委員長氏名（和） | 尾崎 敦夫(阪工大) / 佐藤 弘樹(ソニーLSIデザイン) / 林 和則(阪市大) / 坂東 幸浩(NTT) / 小林 和淑(京都工繊大) |
| 副委員長氏名（英） | Atsuo Ozaki(Osaka Inst. of Tech.) / Hiroki Sato(Sony LSI Design) / Kazunori Hayashi(Osaka City Univ) / Yukihiro Bandou(NTT) / Kazutoshi Kobayashi(Kyoto Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 金澤 尚史(摂南大) / 小林 孝一(北大) / 佐藤 隆英(山梨大) / 下田 真二(ソニーLSIデザイン) / 中本 昌由(広島大) / 小西 克巳(法政大) / 桜井 祐市(日立) / 兼本 大輔(大阪大学) |
| 幹事氏名（英） | Takahumi Kanazawa(Setsunan Univ.) / Koichi Kobayashi(Hokkaido Univ.) / Takahide Sato(Yamanashi Univ.) / Shinji Shimoda(Sony LSI Design) / Masayoshi Nakamoto(Hiroshima Univ.) / Katsumi Konishi(Hosei Univ.) / Yuichi Sakurai(Hitachi) / Daisuke Kanemoto(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 林 直樹(阪大) / 山口 基(テクノプロ) / 中村 洋平(日立) / 杉本 憲治郎(早大) / 池田 一樹(日立) |
| 幹事補佐氏名（英） | Naoki Hayashi(Osaka Univ.) / Motoi Yamaguchi(TECHNOPRO) / Yohei Nakamura(Hitachi) / Kenjiro Sugimoto(Waseda Univ.) / Kazuki Ikeda(Hitachi) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Mathematical Systems Science and its applications / Technical Committee on Circuits and Systems / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on VLSI Design Technologies |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小澤 和也 / Kazuya Ozawa |
| 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） | 磯貝 海斗 / Kaito Isogai |
| 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） | 岡崎 秀晃 / Hideaki Okazaki |
| 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) |
| 発表年月日 | 2020-06-18 |
| 資料番号 | CAS2020-2,VLD2020-2,SIP2020-18,MSS2020-2 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | CAS-65,VLD-66,SIP-67,MSS-68 |
| ページ範囲 | pp.7-9(CAS), pp.7-9(VLD), pp.7-9(SIP), pp.7-9(MSS), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2020-06-11 (CAS, VLD, SIP, MSS) |