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J-GLOBAL ID：201902268185660176   整理番号：19A2402591

ハイパーキューブにおける擬似ビリヤードシステムの動力学に基づく貯留層計算【JST・京大機械翻訳】

Reservoir Computing Based on Dynamics of Pseudo-Billiard System in Hypercube

著者 (3件)： Katori Yuichi (School of Systems Information Science, Future University Hakodate, Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Hakodate, Japan) ,  Tamukoh Hakaru (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, Kitakyushu, Japan) ,  Morie Takashi (Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, Kitakyushu, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IJCNN  ページ： 1-8  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 貯留層コンピューティング(RC)は,単純な訓練ルールとまばらでランダムに接続された非線形ユニットを持つ再帰ニューラルネットワークを構築するためのフレームワークである。ネットワーク(貯留層と呼ばれる)は,時系列生成と予測を含む多くのタスクに使用できる複雑な動きを生成する。高次元ハイパーキューブにおける複雑な運動を生成する擬似ビリヤード系の動力学に基づく貯留層を構築した。特に,著者らは,そのユニットがハイパーキューブにおいてカオス的挙動を示すカオス的Boltzmannマシン(CBM)を用いた。このユニットは,その二元状態を通して時間領域で相互作用し,その結果,システムの効率的なハードウェア実装が期待される。貯水池としてCBMを利用するために,RCのエコー状態特性を確実にして,入力と出力信号のための符号化と復号化を確立するために,そのカオス的挙動を制御することが必要である。この目的のために,参照クロックを導入し,参照入力の効果と特性を解析した。時系列生成タスクに関する提案モデルを評価し,モデルが広い範囲のパラメータ値で適切に動作することを示した。著者らのアプローチは,時間領域情報処理のための新しい機構と,人工知能システムのような脳のための基本技術を提示する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  人工知能システム ,  Boltzmannマシン ,  クロック ,  高次元 ,  相互作用 ,  ニューラルネットワーク ,  復号化 ,  貯水池 ,  ネットワーク ,  *カオス ,  情報処理
準シソーラス用語： ハードウェア実装 ,  時間領域 ,  *貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイパーキューブ ,  擬似 ,  ビリヤード ,  動力学 ,  貯留層 ,  計算