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J-GLOBAL ID：200902227421128517   整理番号：09A0840802

カオスによる合成的方法における確率時系列の模倣学習

Learning to imitate stochastic time series in a compositional way by chaos

著者 (2件)： NAMIKAWA Jun (RIKEN, Saitama, JPN) ,  TANI Jun (RIKEN, Saitama, JPN)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 109  号： 125(NC2009 7-36)  ページ： 25-30  発行年： 2009年07月06日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究ではRNNエキスパートモデルの混合が自己組織的カオスを用い,複数のプリミティブパターンを組み合わせたシーケンスを生成する能力を獲得できることを示した。そのモデルの訓練によって各エキスパートネットワークはプリミティブなシーケンスパターンを学習し,ゲートネットワークは初期状態へのわずかな依存を利用して,カオス動力学によって複数のプリミティブの確率的な切替えの模倣を学習する。証明としてそのモデルがカオス動力学によって,いくつかのリサージュ曲線の中でマルコフ連鎖切替えを学習する数値シミュレーションを示した。本解析では自己組織的カオスシステムが訓練データで観察されるようなプリミティブな切替えの確率を再現できることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *カオス ,  時系列 ,  確率モデル ,  *自己組織系 ,  ネットワーク ,  動力学 ,  曲線 ,  Markov連鎖 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： エキスパートネットワーク ,  カオス動力学 ,  リサージュ曲線 ,  確率時系列 ,  数値シミュレーション ,  *模倣学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： カオス ,  確率 ,  時系列 ,  模倣学習