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J-GLOBAL ID：201202208570874990   整理番号：12A1750409

均衡型共鳴状態ネットワーク

Balanced echo state networks

著者 (3件)： KORYAKIN Danil ,  LOHMANN Johannes ,  BUTZ Martin V.
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 36  ページ： 35-45  発行年： 2012年12月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,共鳴状態ネットワーク(ESN)における駆動出力フィードバックおよび内部蓄積ダイナミックス間の相互作用について調べた。多重重合せ振動子(MSO)ベンチマーク上でその相互作用の実験的調査を行った。ここでの実験データにより,このネットワークダイナミックスに対する出力フィードバック強度の二重効果を明らかにした。即ち,それは,動的蓄積を駆動するが,適切な蓄積ダイナミックスのブロッキングも行い得る。さらに,そのデータにより,その蓄積サイズが,効果的ESN生成の尤度を共決定することに重要性を持っていることを示した。いくぶんより小さなネットワークは,MSOダイナミックスの複雑度に依存してより優れた性能を実現することができることを示した。効果的なESNの生成にとって,出力フィードバック重み範囲およびネットワークサイズを最適化することがこのように重要である。適正なパラメータの選択を行うことにより,以前に報告されているものよりも数桁程度小さな誤差でMSOの近似を行うESNの生成が可能になることを示した。ここでは,従来考えられていたよりもずっと大きなポテンシャルが依然としてESNの中に存在しているように見えることを結論として述べ,いくつかの期待できる将来研究方向の概要を示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *システムダイナミックス ,  振動子 ,  評価試験 ,  ベンチマーク ,  確率 ,  性能評価 ,  重みづけ ,  パラメタリゼーション ,  *近似法
準シソーラス用語： ネットワークダイナミックス ,  *共鳴状態ネットワーク ,  尤度

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システムモデル  (IB02000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 均衡 ,  共鳴状態