パルス形ハードウェアカオスニューロンモデルを用いたリザバーコンピューティングの構築に対する一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT24004

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: 2024/01/26

タイトル(英語): A Study on the Construction of Reservoir Computing Using Pulse- Type Hardware Chaos Neuron Model

著者名: 米川 尊(日本大学),山口 拓人(日本大学),佐伯 勝敏(日本大学)

著者名(英語): Yonekawa Takeru(Nihon University),Yamaguchi Takuto(Graduate School of Nihon University),Saeki Katsutoshi(Nihon University)

キーワード: リザバーコンピューティング|カオス|パルス形ハードウェアカオスニューロンモデル|ギャップジャンクションモデル|軸索モデル|シナプスモデル|Reservoir Computing|Chaos|Pulse-type Hardware Chaos Neuron Model|Gap Junction Model|Axon Model|Synaptic Model

要約(日本語): 本稿は，単一でカオス応答を示すことが可能なパルス形ハードウェアカオスニューロンモデル（P-HCNM）を用いて，時間的XORタスクにてリザバーコンピューティングの構築に対する検討を行い，時間的XORタスクにて低い誤り率を示したことからP-HCNMを用いたニューラルネットワークはリザバーコンピューティングの構築が可能であることを明らかにしている．

要約(英語): In this paper, we investigate the construction of reservoir computing from a temporal XOR task using Pulse-type Hardware Chaos Neuron Model (P-HCNM), which can show chaotic response in a single task. As a result, it is clarified that the neural network using P-HCNM can construct reservoir computing because it shows a low error rate in the temporal XOR task.

本誌: 2024年1月29日-2024年1月30日電子回路研究会

本誌掲載ページ: 17-20 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 6,883 Kバイト