再帰ニューラルネットワークの応
ニューラルネットワークによる構造学習の発展(<特集>ニューラルネットワーク研究のフロンティア)
... た場合，より正確に次の単語を予測可能になり，FFNN の場合，入力する単語の数を多くすれば対応可能である． 理想的には，入力文全体を履歴とするネットワークが構 築されれば，出力を予測する性能が大幅に高まるであろ う．ところが自然言語の入力は可変長であり，長さに応 じて入力の次元数が変わる．このため FFNN では入力 ...
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ニューラルネットワークに基づく電力系統の過渡安定度推定
... ( 1 ， 000MVA ベース)を基準として，軽負荷(70%) から重負荷 (115%) の間で変化させた。また，各々の負荷状 態に対して，故障継続時聞を不安定脱調となるまで 20ms 刻みで変化させた場合のリアプノフ関数の値品 sw ， Epsw を算出した。その結果を図 4に示す。同図において，故障 除去後の系統が安定な場合を O 印，不安定な場合を鯵印で 示す[r] ...
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ニューラルネットワークを用いた磁気運動計測システム
... 本論文では小型永久磁石周辺の磁束密度分布から磁石の位置と向きを求める逆問題に， 任意関数の汎用近似器としてパックプロパゲーション・ニューラルネットワークを用いる ことにより，高速，高精度に多自由度運動計測が可能なシステムを提案し，計算機シミュ レーションを用いてその有用性を検討した.その結果，上記の逆問題の解の近似を位置， 向きついてそれぞれ平均で 0. 生体運動計測の[r] ...
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格子ガス法流体解析モデルとニューラルネットワークの融合
... （ （４ ４） ）“ “誤 誤差 差逆 逆伝 伝搬 搬法 法” ”が がリ リア アル ルタ タイ イム ムデ デー ータ タ同 同化 化を を実 実現 現す する るヒ ヒン ント トに にな なる る。 。 “多層パーセプトロン”には、 “誤差逆伝搬法”という強力な“教師あり学習法”が開発されて いる。実流体の過渡変化実測データまたは高精度なシミュレーションデータがあれば、例えば、 ...
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ニューラルネットワークによる管楽器音の識別 利用統計を見る
... 楽器音 ロ ーパス ・ フ ィ ルタ A／D変換 前処理 ハミング窓 LPCスペクトル分析 ニューラルネッ ト ワーク 識別結果 データ分析部 〕識別部 図5 処理の流れ 入力された楽器音信号は，カットオフ周波数4．7 KHzのローパス・フィルタを通し，10 KHzでサンプ リング，12ビットの量子化を行っている。 次に，分析をする前に前処理を行う。ここでは，差 分[r] ...
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ロボティクスと深層学習(<特集>ニューラルネットワーク研究のフロンティア)
... 例えば S. Levine らは，PR2 という人間型ロボットを 利用し，現時刻の 1 枚の視野画像入力から次時刻のロ ボットの複数関節を直接 CNN で出力させることで，一 連の動作を実現する手法を提案している．ハンガー掛け やボトルの蓋閉めなど，複数の動作を学習させ，物体位 置変化などにも極めてロバストかつスムーズに動作が行 ...
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BPニューラルネットワークを用いたサーカディアンリズム源のシステム同定
... は生体 の神経系の構造と機能の特徴である多層構造と学習特性 を数学的にモデル化したもので，非線形システムの解析 に威力を発揮する手法の一つである。ここではデータ系 列を発生するシステムのダイナミクスを次のようなMA- BPNN によって同定する。時系列データ % / をこれに先 立つ -個のデータ% /!- ， KK， % ...
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株式市場における市場心理のニューラルネットワークによる可視化
... 覧である。縦に，Error の最大・最小・平均（Average of Errors：以下 AoE）・標準偏差（以 下 SD）及び Error 分布状況を示す。なお，SD は百分率を単位として算出している。横には， 潜在記憶の長さが異なる 3 つのエージェント（短期，中期，長期それぞれの潜在記憶を学習セッ ト群として学習を行った NN）による予測成績を配している。加えて，3 ...
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センサ端末上でのニューラルネットワーク処理ハードウェア構成
... 2. 提案ハードウェア構成 本検討では、時系列センサデータに対して、 内部状態を考慮に入れる再帰型ニューラルネッ トワーク（RNN）を用いた処理を行い、その時刻 に発生したイベントを分類する。 ...
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深層ニューラルネットワーク向けプロセッサ技術の実例と展望
... 本村 真人 （正員） 1987 京 都 大 学・理 学 研 究 科 物 理 学 専 攻修士課程了．1996 同大学博士 (工学)． 1987 NEC 中央研究所．1992 MIT Lab for Computer Science 客員研究員．2011 北海道大学大学院情報科学研究科教授． 2019 東京工業大学科学技術創成研究院教 授．リコンフィギュラブルハードウェア，AI コンピューティン ...
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非線形物理学から見たニューラルネットワークの学習
... 個程度 の細胞活動の同時記録を可能とし，外部刺激に対する反 応や運動出力という情報処理を複数細胞が構成するネッ トワークの活動として解析することが可能となった．複 数細胞の活動データは集団符号化（ポピュレーション コーディング）や同期・相関発火による細胞集団のダイ ナミックな再組織化によるバインディング問題の解決策 ...
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1F2-5 囲碁プログラムへのニューラルネットワークの応用について
... 出する．今回は AE を用いてデータの特徴抽出を行った． AE は入力層，隠れ層，出力層の 3 層ニューラルネットワークで 構成される． AE では，入力層と出力層が同じになるように 隠れ層までの重みを学習する教師なしの学習を行う．これを 実現することで入力層をより少ない層数の隠れ層で表現でき ...
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JAIST Repository: 階層型ニューラルネットワークのニューロン故障補償手法の実装
... a) E-mail : [email protected] あらまし 近年， VLSI 技術の発展により，ニューラ ルネットワークのハードウェア実装に関する研究が行 われている．ニューラルネットワークのハードウェア 実装には，ハードウェア故障への対処法が不可欠であ る．本論文では，予備ニューロンを用いたハードウェ ア故障補償を行う機能シフト法を提案し， FPGA ...
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量子化誤差を考慮したニューラルネットワークの学習手法
... Our approach appends an additional regularization term, based on quantization errors of weights, to the loss function... In: 2017 IEEE Symposium on VLSI Circuits (VLSI-Circuits).[r] ...
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JAIST Repository: ニューラルネットワークを用いた有効な学習素性の選択
... acq のカテゴリである。素性数が 3000 個のとき、正答率は score A 、 score B 、score C でそれぞれ ...C の それぞれについての精度の変動を示しいてる。全体的には素性数の減少に伴い精度も減少 する。ただし、例外も幾つかみられる。例えば、score C のグラフ (図 ...C のそれぞれ ...
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3L4-4 ニューラルネットワークによる洪水予測の精度向上
... 5. おわりに 本研究では，国内の 1 級河川を対象として，ANN による洪水 予測モデルを構築し，アンサンブル学習を適用することにより精 度向上を実現した．洪水予測では，防災上の安全側の判断が 最優先とされるが，実際の判断は容易ではない．今後は，アン サンブル予測により幅を持った予測情報の適用性など，より活 ...
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ニューラルネットワークによる生徒の大地の変化に関する連想記憶モデル
... 記述されていると考えられる。また、「電気」 の近くに「変わる」や「大きい、抵抗」があり、 関連して記述されていると考えられる。図7は、 並列つなぎの予想についてであるが、これも単 語が分散している。その中で、「枝分かれ」、 「つなげる」、「暗い」が近くにあり、関連し て記述されていると考えられる。また、やや隔 たりがあって、「明るい」といった相反する単 語がある。さらに、「電流」の近くには少数で ...
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ニューラルネットワークを用いた車両感知器の故障検知
... 2 ニューラルネットワークとは ニューラルネットワークは，人間の脳の神経細胞（ニュー ロン）を結合した神経回路網をモデル化した有向グラフで 表される．コンピュータに学習能力を持たせることによ り様々な問題を解決する方法である．ネットワークの各節 点は，処理要素であり，そこでは，他の節点の出力を入力 ...
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ニューラルネットワークによるテクスチャ画像のセグメンテーション: University of the Ryukyus Repository
... パラメータを初期化し誤差Ｅを計算 パラメータを変化ざせ誤差11】・を計算 化させ誤差11】・を計算 パラメータを 81⑥ ｌｌＢ ＥＩ ＡＡ △Ｅ＝Iﾛ．－Ｅ Ｍｉ３＜⑪ Iﾛ．－囮 確率Ｐ TAPG Ｖｅ偶 温度Ｔを下げる 温度Ｔ ｎｏ 終了条件 SＴＯＰ P…,(-芋） 図４．sＡのフローチャート ４．シミュレーション結果と考雰： (7) ここで，刀ま温度である．ネ[r] ...
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