[17p-A33-1~12] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

16:15 〜 16:30奨励賞エントリー

[17p-A33-10] 多次元入力リカレントニューラルネットワークにおける記憶容量

〇東 青空¹、明石 望洋¹、山本 章博¹ (1.京大情報)

キーワード：

リザバー計算、記憶容量、リカレントニューラルネットワーク

計算コストや記憶性能に秀でた機械学習手法であるリザバー計算の分野では、過去の入力の記憶容量が定量的に定義されており、1次元入力RNNに関しては多くの解析がなされている。本研究では、RNNの多次元入力に対する記憶容量の総和が、一定の条件下でネットワークのノード数に一致することを理論的・数値的に示した。これは、多次元入力の機械学習における記憶能力の評価の基盤的な指標として役立つと考えられる。