| 講演名 | 1995/6/21 構造化リカレントネットによる多次元非線形軌道の近似 李 移勝, 宮永 喜一, 栃内 香次, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 全結線リカレントニューラルネットワークは、非線形空間の任意な軌道を近似することが可能である。しかし、全結線ネットワークは構造的にVLSI化に向いていない等の問題がある。本文では、ローカル結線を有する構造化リカレントニューラルネットワークを用いて、実時間BPTT法で多次元の非線形軌道を近似することができることを、いくつかの実験検証により示し、本ネットワークが有効であることを明かにする。 |
| 抄録(英) | It is said that a full connected recurrent neural network can approximate any nonlinear dynamics. However, it is hard to say this kind of network has a suitable structure for a parallel VLSI system. In this report, we will introduce a module structured recurrent neural network. By using an on-line BPTT (Back Propagation Through Time) method, we can show the proposed network has the ability to memorize and regenerate multi-demensional nonlinear attractors. These facts are confirmed by several simulations. |
| キーワード(和) | 構造化RNN / 非線形ダイナミックス / 学習記憶 / 再生 |
| キーワード(英) | Structured RNN / Nonlinear dynamics / Learning and Memorizing / Regeneration |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD |
|---|---|
| 開催期間 | 1995/6/21(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | VLSI Design Technologies (VLD) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 構造化リカレントネットによる多次元非線形軌道の近似 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Realization of Multi-demensional Nonlinear Dynamics with Structured Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 構造化RNN / Structured RNN |
| キーワード(2)（和/英） | 非線形ダイナミックス / Nonlinear dynamics |
| キーワード(3)（和/英） | 学習記憶 / Learning and Memorizing |
| キーワード(4)（和/英） | 再生 / Regeneration |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 李 移勝 / Yisheng Li |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学工学部 Faculty of Engineering, Hokkaido University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 宮永 喜一 / Yoshikazu Miyanaga |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学工学部 Faculty of Engineering, Hokkaido University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 栃内 香次 / Koji Tochinai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学工学部 Faculty of Engineering, Hokkaido University |
| 発表年月日 | 1995/6/21 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.95 |
| 号番号（no） | 107 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |