Deep Echo State Network へのショートカット構造追加による時系列予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST21013

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2021/06/02

タイトル(英語): Time Series Prediction by Adding Shortcut Structure to Deep Echo State Network

著者名: 杉本 桂太郎(横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学)

著者名(英語): Keitaro Sugimoto(Yokohama National University),Tomoki Hamagami(Yokohama National University)

キーワード: 時系列予測|リザバーコンピューティング|エコーステートネットワーク|Time Series Prediction|Reservoir Computing|Echo State Network

要約(日本語): Deep Echo State Network(DeepESN) への独自のショートカット構造追加，調整した時系列予測モデルについて発表する．ショートカット構造の追加，調整が，DeepESNの扱う時系列成分にどう影響を与えるかをReadout層の行列の特徴から考察した．また実験では時系列データに対し，従来モデルである，再帰構造なしのDeepESNと予測精度を比較した．

要約(英語): We present a time series prediction by adjusting an original shortcut structure to the Deep Echo State Network (DeepESN). We discuss how the addition and adjustment of the shortcut structure affects the time series components handled by DeepESN, based on the characteristics of the matrix in the Readout layer. In the experiment, we compared the prediction accuracy of DeepESN with the conventional model without shortcut structure for time series data.

本誌: 2021年6月5日システム研究会

本誌掲載ページ: 9-12 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,113 Kバイト