データ駆動型実験デザインチームオンラインセミナー.

Speaker:
杉浦秀平

Title：
リザバーコンピューティングの一様近似に対する普遍性について

Abstract：
本研究ではリザバーコンピューティング(RC)による一様近似が成立するための必要十分条件を提案する．RCは動的システムの近似手法であり，近似モデルの内部状態を読み出す静的関数のみを訓練することで小さな計算コストで学習が可能である．また，訓練の必要がないモデルの動的部分「リザバー」は様々な物理現象を利用したハードウェアで実装可能で，エネルギー効率の向上が期待されている．ある動的システムクラスにおいてRCモデルが普遍であるとは，モデルがそのクラスの内の任意システムを任意精度で一様近似できることである．既知のRCモデル普遍性の十分条件はリザバーが単一の安定状態を持つという厳しい条件を求めており，多くの物理実装リザバーには適用できない．本研究では，単一の安定状態を持たないリザバーにも適用可能な普遍性の十分条件を提案するとともにその必要性も示す．また，既知の十分条件を満たす有限次元出力リザバーは存在しないことを示し，現実的な設定における提案条件の重要性を確認する．

使用言語：日本語