| 講演名 | 2022-11-17 置換バイナリーニューラルネットの多彩な周期軌道の解析 大貫 幹仁(法政大), 岡野 泰士(法政大), 齋藤 利通(法政大), |
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| 抄録(和) | 本論文では，置換バイナリーニューラルネットワークの基本動作を考察する．同ネットワークは，局所2値結合，大域置換結合，シグナム活性化関数で特徴づけられる．簡素な再帰的ニューラルネットワークであるが，パラメータに依存して，多彩な2値周期軌道を呈する．周期軌道を解析するために，2つの特徴量を導入する．1つ目の特徴量は周期軌道の複雑さを評価する．2つ目の特徴量は周期軌道の複雑さを評価する．これらの特徴量を用いて，7次元PBNNの典型例を解析した．その結果，ほとんど全ての初期値が落ち込む大域安定な長周期軌道の存在がわかった．FPGAを用いたハードウェア実装を行い，典型的な2値周期軌道を実験的に確認した． |
| 抄録(英) | This paper studis a permutation binary neural network characterized by local binary connection, global permutation connection, and the signum activation function. The network is a simple recurrent-type neural network and generates various binary periodic orbits depending on the parameters. In order to analysis the periodic orbits, we introduce two feature quantities that characterize complexity and stability of the periodic orbits. Using two quantities, we analysis typical exampls of 7-dimensional networks and clarifies existence of globally stable periodic orbits. Presenting a simple FPGA based hardware, typical periodic orbits are confirmed experimentally. |
| キーワード(和) | バイナリーニューラルネットワーク / 置換 / 2値周期軌道 / 安定性 |
| キーワード(英) | Binary neural networks / permutaion / binary periodic orbits / stability |
| 資料番号 | CCS2022-44 |
| 発行日 | 2022-11-10 (CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
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| 開催期間 | 2022/11/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢 (伊勢市観光文化会館) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 相互作用（インタラクション）と情報伝達（コミュニケーション），一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 赤井 恵(北大) |
| 委員長氏名（英） | Megumi Akai(Hokkaido Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 中野 秀洋(東京都市大) / 会田 雅樹(都立大) |
| 副委員長氏名（英） | Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Masaki Aida(TMU) |
| 幹事氏名（和） | 宮田 純子(芝浦工大) / 眞田 耕輔(三重大) |
| 幹事氏名（英） | Sumiko Miyata(Shibaura Inst. of Tech.) / Kosuke Sanada(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 安田 裕之(東大) / 安東 弘泰(筑波大) / 佐々木 智志(湘南工科大) / 小林 幹(立正大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Yasuda(Univ. of Tokyo) / Hiroyasu Ando(Tsukuba Univ.) / Tomoyuki Sasaki(Shonan Inst. of Tech.) / Miki Kobayashi(Rissho Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 置換バイナリーニューラルネットの多彩な周期軌道の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of various periodic orbits in permutation binary neural networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | バイナリーニューラルネットワーク / Binary neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | 置換 / permutaion |
| キーワード(3)（和/英） | 2値周期軌道 / binary periodic orbits |
| キーワード(4)（和/英） | 安定性 / stability |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大貫 幹仁 / Mikito Onuki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) HOSEI University(略称：HU) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岡野 泰士 / Taiji Okano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) HOSEI University(略称：HU) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 齋藤 利通 / Toshimichi Saito |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) HOSEI University(略称：HU) |
| 発表年月日 | 2022-11-17 |
| 資料番号 | CCS2022-44 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | CCS-255 |
| ページ範囲 | pp.5-8(CCS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-11-10 (CCS) |