| 講演名 | 2013-12-21 多層動的バイナリーニューラルネットの相関に基づく学習 森安 淳吾, 斎藤 利通, |
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| 抄録(和) | 多層動的バイナリーニューラルネットワークの基本的なダイナミクスと学習能力について述べる。同ネットワークはシグナム活性化関数を用い、様々な2値周期軌道を生成することが可能である。このネットワークのダイナミクスはグレイコードリターンマップを用いて視覚化する。学習アルゴリズムは相関学習に基づき、多層構造を構成するディープラーニングを導入する。この学習条件を基に多層化させ、ある教師信号の埋め込みの保証と収束域の拡大を調べる。あるクラスの教師信号を用いて基本的な数値実験を行い、多層化における教師信号の記憶と埋め込んだ信号の収束域を考察する。 |
| 抄録(英) | This paper studies basic dynamics and learning capability of the multi-layer dynamic binary neural network. The network has the signum activation function and can exhibit various binary periodic orbits. The network dynamics can be visualized by the Gray-code-based return map. We present a deep learning algorithm based on the correlation learning. The purpose of the learning is not only storage of teacher signal but also enlargement of the domain of attraction to the teacher signal. As a typical example of the teacher signal, we use a periodic orbit corresponding to the control signal of the matrix converters. Performing basic numerical experiment, we have confirmed that the teacher signal can be stored successfully and the deep structure can be effective to enlarge the domain of attraction. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 相関学習 / リターンマップ / 多層 |
| キーワード(英) | Neural Network / Correlation learning / Genetic Algorithm / Return Map / Deep learning |
| 資料番号 | NC2013-62 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2013/12/14(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 多層動的バイナリーニューラルネットの相関に基づく学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dynamic Binary Neural Networks for Deep learning based on correlation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 相関学習 / Correlation learning |
| キーワード(3)（和/英） | リターンマップ / Genetic Algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 多層 / Return Map |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 森安 淳吾 / Jungo MORIYASU |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学理工学研究科電気電子工学専攻 EE Dept., Hosei University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 斎藤 利通 / Toshimichi SAITO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学理工学研究科電気電子工学専攻 EE Dept., Hosei University |
| 発表年月日 | 2013-12-21 |
| 資料番号 | NC2013-62 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 374 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |