| 講演名 | 2016-10-27 ダイナミックバイナリーニューラルネットのスパース化について 青木 俊祐(法政大), 佐藤 龍直(法政大), 斎藤 利通(法政大), |
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| 抄録(和) | 動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN) の学習と動作解析について考察する．本ネットワークは様々な2 値周期軌道を生成することができる．この学習のねらいは所望の周期軌道の記憶や，生成された周期軌道の安定性をはかることにある．学習のため，相関学習に基づく簡素な学習法を導入する．この学習で所望の周期軌道の記憶を行う．記憶した周期軌道に対し，試行錯誤によりスパース化を行う．スパース化により安定性の強化を行う．また，所望の周期軌道の記憶が可能な限りスパース化を続ける．ネットワークのふるまいをみるために安定性に関連する特徴量を導入する．典型例による数値実験を行う． |
| 抄録(英) | This paper studies sparsification effects of connection parameters in dynamic binary neural networks. The network is characterized by signum activation function and ternary connection parameters. Depending on theparameters and initial condition, the networks can generate various binary periodic orbits. In order to store of a desired periodic orbits, we have a simple correlation-based learning method. We then consider the sparcification effects on the stability of the stored periodic orbits. In order to evaluate the stability, we introduce a simple feature quantity. Performing basic numerical experiments, typical examples are demonstrated |
| キーワード(和) | バイナリーニューラルネット |
| キーワード(英) | Binary Neural Networks |
| 資料番号 | CAS2016-38,NLP2016-64 |
| 発行日 | 2016-10-20 (CAS, NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS / NLP |
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| 開催期間 | 2016/10/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | 日立中央研究所 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 高橋 俊彦(新潟大) / 藤坂 尚登(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Toshihiko Takahashi(Niigata Univ.) / Hisato Fujisaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 平木 充(ルネサス エレクトロニクス) / 安達 雅春(東京電機大) |
| 副委員長氏名（英） | Mitsuru Hiraki(Renesas) / Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 越田 俊介(東北大) / 山口 基(ルネサスシステムデザイン) / 和田 昌浩(甲南大) / 坪根 正(長岡技科大) |
| 幹事氏名（英） | Shunsuke Koshita(Tohoku Univ.) / Motoi Yamaguchi(Renesas) / Masahiro Wada(Konan Univ.) / Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 橘 俊宏(湘南工科大) / 中村 洋平(日立) / 麻原 寛之(岡山理科大) / 橘 俊宏(湘南工科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) / Yohei Nakamura(Hitachi) / Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) / Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Circuits and Systems / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ダイナミックバイナリーニューラルネットのスパース化について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On sparsification of Dynamic 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 / Binary Neural Networks |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 青木 俊祐 / Shunsuke Aoki |
| 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） | 佐藤 龍直 / Ryuji Sato |
| 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） | 斎藤 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 | 2016-10-27 |
| 資料番号 | CAS2016-38,NLP2016-64 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | CAS-271,NLP-272 |
| ページ範囲 | pp.1-4(CAS), pp.1-4(NLP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2016-10-20 (CAS, NLP) |