| 講演名 | 2009-07-13 Learning to imitate stochastic time series in a compositional way by chaos , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | This study shows that a mixture of RNN experts model can acquire the ability to generate sequences that are combination of multiple primitive patterns by means of self-organizing chaos. By training of the model, each expert learns a primitive sequence pattern, and a gating network learns to imitate stochastic switching of the multiple primitives via a chaotic dynamics, utilizing a sensitive dependence on initial conditions. As a demonstration, we present a numerical simulation in which the model learns Markov chain switching among some Lissajous curves by a chaotic dynamics. Our analysis shows that a self-organized chaotic system can reconstruct the probability of primitive switching as observed in the training data. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | recurrent neural network / mixture of experts / maximum likelihood estimation / chaos |
| 資料番号 | NLP2009-18,NC2009-11 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2009/7/6(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
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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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning to imitate stochastic time series in a compositional way by chaos |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / recurrent neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Jun NAMIKAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Brain Science Institute, RIKEN |
| 発表年月日 | 2009-07-13 |
| 資料番号 | NLP2009-18,NC2009-11 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 125 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |