リザバーコンピューティングに適した力学系の特性と構造

犬伏　正信; 吉村　和之

あらまし

犬伏　正信吉村　和之

Vol.102 No.2pp.114-120

発行日:2019/02/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:小特集　リザバーコンピューティング

専門分野:

キーワード:
共通入力信号同期, 条件付リヤプノフ指数, 混合リザバー,

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あらまし:
リザバーコンピューティング（RC）の数理的側面について解説する．RCは共通入力信号同期と呼ばれる同期現象を用いた機械学習技術である．本稿では，まず共通入力信号同期とその指標である条件付リヤプノフ指数を説明し，RCに利用可能な力学系（物理現象）のクラスを明確化する．次に，RCの計算性能に関して知られている二つの特性（i）「edge of chaos」と（ii）「短期記憶と非線形変換のトレードオフ関係」を解説する．特性（ii）に基づき，RCに適した力学系構造が提案されている．混合リザバーと呼ばれるその力学系構造を導入し，数値実験結果を紹介する．

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