| 講演名 | 1999/6/9 リカレントニューラルネットワークを用いた時系列信号の圧縮 松野 篤, 宮永 喜一, 栃内 香次, |
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| 抄録(和) | リカレントニューラルネットワークは、時系列パターンを効率良く記憶できることが可能なネットワークとして、様々な研究が行なわれている。しかし、全結線結合を持つリカレントニューラルネットワークはニューロンユニット間の結合数が多く、これを用いた信号の学習には結合重みの修正により莫大な処理時間を要する。そこで、ネットワークの構造をあらかじめ設定してから学習を行なう構造化学習があるが、適当なネットワークのサイズを決定するために試行錯誤を繰り返すようになる。そこで本稿では、重みの削除と再学習を繰り返すアルゴリズムを使用し、ネットワークの構造の最適化を計り、時系列信号の効率的記憶を試みる。 |
| 抄録(英) | A recurrent neural network has been already recognized as a suitable method for the efficient processing of time series. However, the network requires a large number of links with weights and thus the design size and its training time become quit large and long. This report introduces an optimum method of network size suitable for given time series. It results on short training time and lower calicuration cost. |
| キーワード(和) | リカレントニューラルネットワーク / 構造最適化 / 時系列 |
| キーワード(英) | Recurrent Newral Network / Structure optimizing / Time Series |
| 資料番号 | VLD99-9 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD |
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| 開催期間 | 1999/6/9(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | リカレントニューラルネットワークを用いた時系列信号の圧縮 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Compression of Time Series With Recurrent Newral Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | リカレントニューラルネットワーク / Recurrent Newral Network |
| キーワード(2)（和/英） | 構造最適化 / Structure optimizing |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列 / Time Series |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松野 篤 / Atsushi MATSUNO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Graduate school 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） | 北海道大学大学院工学研究科 Graduate school of Engineering, Hokkaido University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 栃内 香次 / Kouji TOCHINAI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Graduate school of Engineering, Hokkaido University |
| 発表年月日 | 1999/6/9 |
| 資料番号 | VLD99-9 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 106 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |