講演名 2021-12-18
多層Simple Cycle Reservoir computingにおける時系列予測性能の評価
今井 健太郎(東京電機大), 安達 雅春(東京電機大),
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抄録(和) 本研究の目的はEcho State Networkのmemory capacityを大きく向上させたDeep Echo State Networkの手法を元に,他のESNの拡張モデルと組み合わせ,Deep Echo State Network のさらなる拡張を目指すことである.本研究ではEcho State Network の内部構造を単純化し計算コストを抑えたSimple Cycle Reservoirというモデルを元にDeep Simple Cycle Reservoirというモデルを作成,実装し,その性能を予測精度とmemory capacityの観点から評価し,層数による変化などを調査する.
抄録(英) The purpose of this study is to combine Deep Echo State Network with other models. In this study, we propose and implement Deep Simple Cycle Reservoir based on Simple Cycle Reservoir, which simplifies the internal structure of Echo State Networks and reduces the computational cost. The performance of the various numbers of layers is evaluated in terms of prediction accuracy and memory capacity.
キーワード(和) Reservoir Computing / Deep Neural Network / Chaotic Time Series
キーワード(英) Reservoir Computing / Deep Neural Network / Chaotic Time Series
資料番号 NLP2021-67
発行日 2021-12-10 (NLP)

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2021/12/17(から2日開催)
開催地(和) J:COM ホルトホール大分
開催地(英) J:COM Horuto Hall OITA
テーマ(和) NLP,一般
テーマ(英)
委員長氏名(和) 高坂 拓司(中京大)
委員長氏名(英) Takuji Kosaka(Chukyo Univ.)
副委員長氏名(和) 常田 明夫(熊本大)
副委員長氏名(英) Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.)
幹事氏名(和) 松下 春奈(香川大) / 吉岡 大三郎(崇城大)
幹事氏名(英) Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) / Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.)
幹事補佐氏名(和) 加藤 秀行(大分大) / 横井 裕一(長崎大)
幹事補佐氏名(英) Hideyuki Kato(Oita Univ.) / Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Nonlinear Problems
本文の言語 JPN
タイトル(和) 多層Simple Cycle Reservoir computingにおける時系列予測性能の評価
サブタイトル(和)
タイトル(英) Performance evaluation on timeseries prediction of multi-layer simple cycle reservoir computing
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) Reservoir Computing / Reservoir Computing
キーワード(2)(和/英) Deep Neural Network / Deep Neural Network
キーワード(3)(和/英) Chaotic Time Series / Chaotic Time Series
第 1 著者 氏名(和/英) 今井 健太郎 / Kentaro Imai
第 1 著者 所属(和/英) 東京電機大学(略称:東京電機大)
Tokyo Denki University(略称:Tokyo Denki Univ.)
第 2 著者 氏名(和/英) 安達 雅春 / Masaharu Adachi
第 2 著者 所属(和/英) 東京電機大学(略称:東京電機大)
Tokyo Denki University(略称:Tokyo Denki Univ.)
発表年月日 2021-12-18
資料番号 NLP2021-67
巻番号(vol) vol.121
号番号(no) NLP-307
ページ範囲 pp.110-113(NLP),
ページ数 4
発行日 2021-12-10 (NLP)