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| ■論文No. |
ST21013 |
| ■ページ数 |
4ページ |
■発行日
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2021/06/02 |
| ■タイトル |
Deep Echo State Network へのショートカット構造追加による時系列予測 |
| ■タイトル(英語) |
Time Series Prediction by Adding Shortcut Structure to Deep Echo State Network |
| ■著者名 |
杉本 桂太郎(横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学) |
| ■著者名(英語) |
Keitaro Sugimoto(Yokohama National University),Tomoki Hamagami(Yokohama National University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 システム研究会 |
| ■本誌 |
2021年6月5日システム研究会
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| ■本誌掲載ページ |
9-12ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
時系列予測|リザバーコンピューティング|エコーステートネットワーク|Time Series Prediction|Reservoir Computing|Echo State Network |
| ■要約(日本語) |
Deep Echo State Network(DeepESN) への独自のショートカット構造追加，調整した時系列予測モデルについて発表する．ショートカット構造の追加，調整が，DeepESNの扱う時系列成分にどう影響を与えるかをReadout層の行列の特徴から考察した．また実験では時系列データに対し，従来モデルである，再帰構造なしのDeepESNと予測精度を比較した． |
| ■要約(英語) |
We present a time series prediction by adjusting an original shortcut structure to the Deep Echo State Network (DeepESN). We discuss how the addition and adjustment of the shortcut structure affects the time series components handled by DeepESN, based on the characteristics of the matrix in the Readout layer. In the experiment, we compared the prediction accuracy of DeepESN with the conventional model without shortcut structure for time series data. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,113Kバイト |
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