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J-GLOBAL ID：202002256288734465   整理番号：20A2238236

Auナノギャップを用いたリザバーコンピューティングによる時系列データ予測

Time Series Prediction by Reservoir Computing Using Electromigrated Au Nanogaps

著者 (6件)： 清川莉玖 (東京農工大) ,  坂井奎太 (東京農工大) ,  小山諒也 (東京農工大) ,  八木麻実子 (一関工高専) ,  伊藤光樹 (釧路工高専) ,  白樫淳一 (東京農工大)
資料名： 応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Spring Meeting (CD-ROM))
巻： 67th  ページ： ROMBUNNO.14a-A301-7  発行年： 2020年02月28日 
JST資料番号： Y0054B  ISSN： 2436-7613  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： リザバーコンピューティング(RC)は、ニューラルネットワークを基礎とした機械学習の一種であり、時系列データの解析に応用することができる。RCは、出力層以外の学習を必要としないため、大規模なデータを、低リソース、かつ高速に処理することができ...【本文一部表示】

シソーラス用語： 電圧 ,  *金 ,  ニューラルネットワーク ,  シナプス ,  リソグラフィー ,  エレクトロマイグレーション ,  ベンチマーク ,  正規化 ,  機械学習
準シソーラス用語： 時系列データ ,  *ナノギャップ ,  リフトオフ ,  平均二乗誤差 ,  学習データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (5件)： Au ,  ナノギャップ ,  リザバーコンピューティング ,  時系列データ ,  予測