| 講演名 | 2018-03-13 入力パルスの順序関係を認識するパルスニューロンモデルの教師あり学習則に関する研究 霜村 侑香(名工大), 黒柳 奨(名工大), |
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| 抄録(和) | 本研究は，時系列情報処理において，時間的なずれに対して耐性のある認識を可能とするために，時間的に大域な特徴の抽出を目指したものである．その実現に向けて，パルスニューロンモデルを用いることで積層自己符号化器を時系列情報処理に適用させ，空間的・時間的情報圧縮を同時に行おうと考えた．そこで，自己符号化器への適用に向けて，パルスニューロンモデルの新しい教師あり学習則の提案を行った．提案学習則は，重みとディレイ（遅延素子）の同時学習により，入力パルスの順序関係によるクラスタリングを可能とし，有効な時間的特徴の抽出を可能とした． |
| 抄録(英) | This research aims at extracting temporally large features in order to enable recognition of time series information. In order to realize it, we think that a stacked autoencoder can be applied to time series information processing by using a pulsed neuron model, and can compress spatial and temporal information simultaneously. Therefore, we propose a new supervised learning rule of pulsed neuron model for application to autoencoder. In the proposed learning rule, the connection weights and delays are simultaneously learned. Therefore, it enables clustering by the arrival order recognition of the pulses, and it enables extraction of effective temporal features. |
| キーワード(和) | 時系列情報処理 / ニューラルネットワーク / パルスニューロンモデル / 教師あり学習則 |
| キーワード(英) | Time series information processing / Neural network / Pulsed neuron model / Supervised learning rule |
| 資料番号 | NC2017-73 |
| 発行日 | 2018-03-06 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2018/3/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | ME，一般 |
| テーマ（英） | ME, general |
| 委員長氏名（和） | 中島 一樹(富山大) / 萩原 将文(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Kazuki Nakajima(Univ. of Toyama) / Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 京相 雅樹(東京都市大) / 平田 豊(中部大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaki Kyoso(TCU) / Yutaka Hirata(Chubu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 高野 博史(富山県立大) / 永岡 隆(近畿大) / 青西 亨(東工大) / 吉川 大弘(名大) |
| 幹事氏名（英） | Hironobu Takano(Toyama Pref. Univ.) / Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) / Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) / Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 金 主賢(富山大) / 小林 匠(横国大) / 篠沢 佳久(慶大) / 稲垣 圭一郎(中部大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kim Juhyon(Univ. of Toyama) / Takumi Kobayashi(YNU) / Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) / Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 入力パルスの順序関係を認識するパルスニューロンモデルの教師あり学習則に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A supervised learning rule of the pulsed neuron model for the arrival order recognition of the pulses |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列情報処理 / Time series information processing |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(3)（和/英） | パルスニューロンモデル / Pulsed neuron model |
| キーワード(4)（和/英） | 教師あり学習則 / Supervised learning rule |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 霜村 侑香 / Yuka Shimomura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 黒柳 奨 / Susumu Kuroyanagi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NIT) |
| 発表年月日 | 2018-03-13 |
| 資料番号 | NC2017-73 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | NC-508 |
| ページ範囲 | pp.33-38(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-06 (NC) |