| 講演名 | 2021-06-11 相互情報量基準による非線形MEMS共振器レザバーの制御性の向上 中田 一紀(TDK), 鈴木 駿也(TDK), 鈴木 英治(TDK), 寺﨑 幸夫(TDK), 佐々木 智生(TDK), 浅井 哲也(北大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，MEMS（Micro Electro Mechanical Systems）レザバーコンピューティングのための相互情報量基準によるパラメータチューニングについて提案する．MEMS共振器アレイによって構成したレザバーでは，素子の持つダイナミクスを活かすために，素子の線形性と非線形性のトレードオフを調整しつつ，入力信号に依存して生じるカオスやヒステリシスを制御することが求められる．本研究では，機械学習における事前訓練手法であるIP（Intrinsic Plasticity) 学習に着目し，MEMSの状態変数に対応する物理量を確率的に制御することを試みた．まず，IP学習の目標分布に単峰性の分布を設定することで，カオスの生成を抑制できることを示す．次に，レザバーコンピューティングの予測課題に応用し，MEMS素子の非線形性を調整することで，従来よりも予測精度の向上が見込めることを示す． |
| 抄録(英) | In this work, we propose a parameter tuning method based on mutual information criteria for MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) Resonator-type Reservoir Computing. It is required for MEMS reservoirs to tune the balance of linear and nonlinear characteristics and to control their nonlinear behaviors depending on an external input, such as chaos and hysteresis. In our study, we focus on pre-training for machine learning called IP (Intrinsic Plasticity) learning, and apply it to controlling stochastic behaviors of MEMS reservoirs. First, we demonstrate simulation results on chaos suppression. Next, we show that our approach can improve prediction accuracy as compared to the conventional one. |
| キーワード(和) | レザバーコンピューティング / MEMS共振器アレイ / 相互情報量基準 / IP学習 / カオス / ヒステリシス |
| キーワード(英) | Reservoir Computing / MEMS Resonator Array / Mutual Information Criteria / IP Learning / Chaos / Hysteresis |
| 資料番号 | NLP2021-10,CCS2021-10 |
| 発行日 | 2021-06-04 (NLP, CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP / CCS |
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| 開催期間 | 2021/6/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 高坂 拓司(中京大) / 浅井 哲也(北大) |
| 委員長氏名（英） | Takuji Kousaka(Chukyo Univ.) / Tetsuya Asai(Hokkaido Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 常田 明夫(熊本大) / 赤井 恵(北大) / 会田 雅樹(都立大) |
| 副委員長氏名（英） | Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) / Megumi Akai(Hokkaido Univ.) / Masaki Aida(Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 松下 春奈(香川大) / 吉岡 大三郎(崇城大) / 中田 一紀(TDK) / 眞田 耕輔(三重大学) |
| 幹事氏名（英） | Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) / Daisaburou Yoshioka(Sojo Univ.) / Kazuki Nakada(TDK) / Kosuke Sanada(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 加藤 秀行(大分大) / 横井 裕一(長崎大) / 宮田 純子(芝浦工大) / 安東 弘泰(筑波大) / 松原 崇(神戸大) / 中野 秀洋(東京都市大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideyuki Kato(Oita Univ.) / Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.) / Sumiko Miyata(Shibaura Inst. Tech.) / Hiroyasu Ando(Tsukuba Univ.) / Takashi Matsubara(Kobe Univ.) / Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 相互情報量基準による非線形MEMS共振器レザバーの制御性の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Controllability of a Nonlinear MEMS Resonator Type Reservoir based on Mutual Information Criteria |
| 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） | MEMS共振器アレイ / MEMS Resonator Array |
| キーワード(3)（和/英） | 相互情報量基準 / Mutual Information Criteria |
| キーワード(4)（和/英） | IP学習 / IP Learning |
| キーワード(5)（和/英） | カオス / Chaos |
| キーワード(6)（和/英） | ヒステリシス / Hysteresis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中田 一紀 / Kazuki Nakada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | TDK株式会社(略称：TDK) TDK Corporation(略称：TDK) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鈴木 駿也 / Shunya Suzuki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | TDK株式会社(略称：TDK) TDK Corporation(略称：TDK) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 鈴木 英治 / Eiji Suzuki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | TDK株式会社(略称：TDK) TDK Corporation(略称：TDK) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 寺﨑 幸夫 / Yukio Terasaki |
| 第 4 著者 所属（和/英） | TDK株式会社(略称：TDK) TDK Corporation(略称：TDK) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 佐々木 智生 / Tomoyuki Sasaki |
| 第 5 著者 所属（和/英） | TDK株式会社(略称：TDK) TDK Corporation(略称：TDK) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 浅井 哲也 / Tetsuya Asai |
| 第 6 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 | 2021-06-11 |
| 資料番号 | NLP2021-10,CCS2021-10 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | NLP-61,CCS-62 |
| ページ範囲 | pp.45-50(NLP), pp.45-50(CCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-04 (NLP, CCS) |