[25p-31A-1~9] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

15:00 〜 15:15奨励賞エントリー

[25p-31A-7] リザバー計算の記憶容量増大手法の性能評価

〇横田 篤紀¹、川島 一郎¹、田向 権^1,2、野村 修^1,2、森江 隆^1,2 (1.九工大院生命体工、2.九工大Neumorphセンター)

キーワード：

リザバーコンピューティング

リザバーコンピューティングは高い処理性能と簡便な学習法が注目され，様々なモデルや実現手法が提案されているが，特に物理リザバーの多くは記憶容量が小さいという課題を抱えている．本講演ではリザバーのモデル自体に変更を加えることなく，その構成の工夫のみによってリザバーの記憶容量を改善する手法について報告する．