フィルタを用いた２本腕バンデッド問題の学習速度の向上についての一考察

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT23001

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2023/01/23

タイトル(英語): Acceleration of decision-making in solving the 2-armed bandit problem using filters

著者名: 海野 悠人(明治大学),Estignard Barthelemy(明治大学),和田 和千(明治大学),関根 かをり(明治大学),原 紳介(情報通信研究機構),笠松 章史(情報通信研究機構),田野井 聡(情報通信研究機構),成瀬 誠(東京大学)

著者名(英語): Haruto UNNO(Meiji University),Barthelemy Estignard(Meiji University),Kazuyuki WADA(Meiji University),Kawori SEKINE(Meiji University),Shinsuke HARA(National Institute of Information and Communications Technology),Akifumi KASAMATSU(National Institute of In

キーワード: ２本腕バンデット問題|負の自己相関|フィルタ|学習速度|高速アナログ集積回路|2-armed bandit problem|negative autocorrelation|filter|learning speed|Ultrafast analog circuits

要約(日本語): 光カオスの高速性を活かした２本腕バンデッド問題解決システムをMOSFETで高速アナログ集積回路化する研究がされている。光カオスのもつ負の自己相関は、学習速度の向上に有効という報告がある。本稿では、フィルタが負の自己相関を強めることに着目し、白色雑音に負の自己相関を与えている。システムモデルにより、学習速度を検討した。システムのしきい値の増減幅によっては負の自己相関をもつことで学習速度が向上していた。

要約(英語): Ultrafast analog circuits using MOSFETs for 2-armed bandit problem utilizing ultrafast photonic chaos signal has been studied. It has been reported that the negative autocorrelation in the photonic chaos signal is effective to accelerate the learning speed. In this paper, we focus on filters emphasizing the negative autocorrelation. The learning speed was considered by the system model simulation where the system has the input of the white noise with negative autocorrelation. The learning speed was increased in case of certain increment and decrement step of the threshold in the system.

本誌: 2023年1月26日-2023年1月27日電子回路研究会

本誌掲載ページ: 1-6 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,292 Kバイト