| 講演名 | 2017-06-24 動的バイナリーニューラルネットの不動点と周期軌道の安定性 小山 誠太郎(法政大), 青木 俊祐(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は，シグナム活性化関数と3値結合パラメータで特徴づけられ，パラメータと初期値に依存して，様々な周期軌道を生成できる．本論文では，所望の周期軌道(あるいは不動点の集合) が銘記された場合に，その周期軌道の安定性を考察する．典型的な例を用いて，目標とする周期軌道の安定性と，ネットワークの結合のスパース性の関係を調べる．スパース性が増大すると，安定性は強くなる傾向がある．更にスパース性が増大すると，安定性は弱くなる．限界までスパース化すると，ネットワークはシフトレジスタを等価となり，安定な周期軌道は存在しなくなる． |
| 抄録(英) | The dynamic neural networks are characterized by the signum activation function and ternary connection parameters. Depending on the parameters, the network can generate various binary periodic orbits and fixed points. This paper studies stability of target periodic orbit (or a target memory set of fixed points) stored it the network. Using typical examples, we have investigated relationship between stability of the target periodic orbit and sparsity of the network connection. In the examples, the sparsity increases, the orbit stability tends to be reinforced. As the sparsity increases farther, the stability becomes weak and the network approaches an equivalent system to the shift register where no stable periodic orbit exist. |
| キーワード(和) | 動的バイナリーニューラルネットワーク / 不動点 / 周期軌道 / 安定性 |
| キーワード(英) | Dynamic binary neural networks / Fixed points / Periodic orbits / Stability |
| 資料番号 | NC2017-14 |
| 発行日 | 2017-06-16 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / IPSJ-BIO / IBISML / IPSJ-MPS |
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| 開催期間 | 2017/6/23(から3日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 委員長氏名（和） | 萩原 将文(慶大) / / 福水 健次(統計数理研) |
| 委員長氏名（英） | Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) / / Kenji Fukumizu(ISM) |
| 副委員長氏名（和） | 平田 豊(中部大) / / 杉山 将(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 青西 亨(東工大) / 吉川 大弘(名大) / / 鹿島 久嗣(京大) / 津田 宏治(東大) |
| 幹事氏名（英） | Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) / Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 篠沢 佳久(慶大) / 稲垣 圭一郎(中部大) / / 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) / Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Special Interest Group on Bioinformatics and Genomics / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Mathematical Modeling and Problem Solving |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 動的バイナリーニューラルネットの不動点と周期軌道の安定性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Stability of fixed points and periodic orbits in dynamic binary neural networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 動的バイナリーニューラルネットワーク / Dynamic binary neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | 不動点 / Fixed points |
| キーワード(3)（和/英） | 周期軌道 / Periodic orbits |
| キーワード(4)（和/英） | 安定性 / Stability |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小山 誠太郎 / Seitaro Koyama |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) Hosei University(略称：Hosei Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 青木 俊祐 / Shunsuke Aoki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学(略称：法政大) Hosei University(略称：Hosei Univ.) |
| 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：Hosei Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-06-24 |
| 資料番号 | NC2017-14 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | NC-109 |
| ページ範囲 | pp.99-103(NC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-06-16 (NC) |