05月13日(Tue) 09:00〜10:40 C会場(48人-ひめぎんホール 第2会議室)
| 演題番号 | 2C1-3 |
|---|---|
| 題目 | 多時間スケールを持つリカレントニューラルネットワークの学習則 |
| 著者 | 松元 叡一(東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻) |
| 時間 | 05月13日(Tue) 09:40〜10:00 |
| 概要 | リカレントニューラルネットワークは時系列データの学習器として有用であるが、長時間離れた時間相関を抽出しなければならないような問題に対する有効な学習則は見出されていない。 そこで、リカレントネットワークの学習において複数の時間スケールにわたる相関を階層構造と考え、同じく多階層における学習で成功を収めているdeep learning的な視点から新たな学習規則を考案し、その性質を調べる。 |
| 論文 | PDFファイル |