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J-GLOBAL ID：201902257801203067   整理番号：19A0601337

スモールワールドトポロジーによる貯蔵所コンピューティングにおけるエコー状態特性と信号伝搬の向上

A small-world topology enhances the echo state property and signal propagation in reservoir computing

著者 (3件)： Kawai Yuji (Graduate School of Engineering, Osaka University, 2-1 Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japan) ,  Park Jihoon (Graduate School of Engineering, Osaka University, 2-1 Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japan) ,  Asada Minoru (Graduate School of Engineering, Osaka University, 2-1 Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japan)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 112  ページ： 15-23  発行年： 2019年04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： 皮質神経の結合性はスモールワールド(SW)ネットワークトポロジーを示すことが提示されている。しかしながら,神経情報処理におけるトポロジーの役割は不明確なままである。本研究では,貯蔵所としてSWトポロジーを含むエコー状態ネットワーク(ESN)の学習性能を調べた。SWトポロジーの可能性を解明するために,ESNにおける入力と出力のノード数を制限し,入力ノードと出力ノードを空間的に分離させた。記憶容量と非線形時系列予測の2つのベンチマークタスクでESNをテストした。重みづけマトリックスのスペクトル半径が大きく,入力ノードと出力ノードが分離された場合,SW-ESNは最もよい学習性能を示した。すなわち,SWトポロジーは広い範囲の重みづけマトリックスに渡って安定なエコー状態特性を持つESNを供給し,出力ノードに入力信号を効率的に伝搬した。この結果は,実際の人間の皮質結合性を用いるESNの結果と同じである。したがって,本結果はSWトポロジーが入力と出力の脳部位間の適切なニューラルダイナミクスである,エコー状態特性を維持するために不可欠であることを示唆した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ネットワーク構造 ,  信号伝送 ,  *ニューラルネットワーク ,  ネットワーク ,  *位相幾何学 ,  節点 ,  神経系 ,  システムダイナミックス ,  脳
準シソーラス用語： エコー状態ネットワーク ,  *スモールワールド ,  *トポロジー ,  ネットワークトポロジー ,  信号伝搬

著者キーワード (5件)： 小世界ネットワーク ,  Echo状態ネットワーク ,  記憶容量 ,  複雑なネットワーク ,  コネクトーム

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  ネットワーク法  (KA03040X) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 貯蔵所 ,  コンピューティング ,  エコー ,  信号伝搬