| 講演名 | 2020-10-29 スパイキングニューロン間の局所相互作用に基づくリザーバ／出力層の教師なし学習の検討 加藤 達暉(東北大), 守谷 哲(東北大), 山本 英明(東北大), 櫻庭 政夫(東北大), 佐藤 茂雄(東北大), |
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| 抄録(和) | リザーバコンピューティングは計算コストの低さと物理実装の容易さから，エッジコンピューティングデバイスへの実装に適している．一方で，リッジ回帰をはじめとする，リザーバコンピューティングモデルの先行研究において広く用いられている学習則はリザーバや出力層の大域的情報を必要とし，これはアナログデバイスやアナログ回路を用いたエッジでのリザーバコンピューティングの実装においては制約となる．局所的な情報のみを用いた学習則として，スパイクタイミング依存可塑性(STDP)学習則がある．本研究では，リザーバと出力層をつなぐシナプスに複数の伝搬遅延を持たせることで，リザーバ内の時間スケールよりもはるかに長い入力時系列信号を，局所情報のみを用いて自律的に分離するリザーバコンピューティングモデルを提案する． |
| 抄録(英) | Reservoir computing is suitable for implementations in edge computing devices thanks to its low computational cost and ease of physical implementation. However, widely used learning methods, such as Ridge regression, require global information of reservoir states and readout layer. This makes it difficult to implement reservoir computing systems in edge computing devices based on analog devices and circuits. Spike-timing-dependent plasticity (STDP) is a learning method based solely on local information. In this study, we propose a reservoir computing model which can classify temporal patterns whose timescale is far longer than that of a reservoir. In order to obtain this property, we implement multiple conduction delays to readout synapses. |
| キーワード(和) | スパイクタイミング依存可塑性 / リザーバコンピューティング / 伝搬遅延 / スパイキングニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | STDP / reservoir computing / conduction delay / spiking neural network |
| 資料番号 | NC2020-12 |
| 発行日 | 2020-10-22 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC / NLP / CAS |
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| 開催期間 | 2020/10/29(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ME，NC，CAS，NLP，一般 |
| テーマ（英） | ME，NC，CAS，NLP |
| 委員長氏名（和） | 渡邉 高志(東北大) / 鮫島 和行(玉川大) / 夏目 季代久(九工大) / 高島 康裕(北九州市大) |
| 委員長氏名（英） | Takashi Watanabe(Tohoku Univ.) / Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) / Yasuhiro Takashima(Univ. of Kitakyushu) |
| 副委員長氏名（和） | 奥野 竜平(摂南大) / 大須 理英子(早大) / 高坂 拓司(中京大学) / 佐藤 弘樹(ソニーLSIデザイン) |
| 副委員長氏名（英） | Ryuhei Okuno(Setsunan Univ.) / Rieko Osu(Waseda Univ.) / Takuji Kosaka(Chukyo Univ.) / Hiroki Sato(Sony LSI Design) |
| 幹事氏名（和） | 中村 和浩(秋田県立循環器・脳脊髄センター) / 安部川 直稔(NTT) / 内部 英治(ATR) / 立野 勝巳(九工大) / 松下 春奈(香川大) / 佐藤 隆英(山梨大) / 下田 真二(ソニーLSIデザイン) |
| 幹事氏名（英） | Kazuhiro Nakamura(Akita-noken) / Naotoshi Abekawa(NTT) / Eiji Uchibe(ATR) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) / Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) / Takahide Sato(Yamanashi Univ.) / Shinji Shimoda(Sony LSI Design) |
| 幹事補佐氏名（和） | 辛島 彰洋(東北工大) / 赤澤 淳(明治国際医療大学) / 瀧山 健(東京農工大) / 我妻 伸彦(東邦大) / 佐村 俊和(山口大) / 加藤 秀行(大分大) / 山口 基(テクノプロ) / 中村 洋平(日立) |
| 幹事補佐氏名（英） | Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Jun Akazawa(Meiji Univ. of Integrative Medicine) / Ken Takiyama(TUAT) / Nobuhiko Wagatsuma(Toho Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) / Hideyuki Kato(Oita Univ.) / Motoi Yamaguchi(TECHNOPRO) / Yohei Nakamura(Hitachi) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Circuits and Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スパイキングニューロン間の局所相互作用に基づくリザーバ／出力層の教師なし学習の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Unsupervised learning based on local interactions between reservoir and readout neurons |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイクタイミング依存可塑性 / STDP |
| キーワード(2)（和/英） | リザーバコンピューティング / reservoir computing |
| キーワード(3)（和/英） | 伝搬遅延 / conduction delay |
| キーワード(4)（和/英） | スパイキングニューラルネットワーク / spiking neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 加藤 達暉 / Tstuki Kato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 守谷 哲 / Satoshi Moriya |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山本 英明 / Hideaki Yamamoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 櫻庭 政夫 / Masao Sakuraba |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 佐藤 茂雄 / Shigeo Sato |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-10-29 |
| 資料番号 | NC2020-12 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | NC-216 |
| ページ範囲 | pp.21-23(NC), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2020-10-22 (NC) |