2019年第66回応用物理学会春季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

3 光・フォトニクス » 3.10 光量子物理・技術

[10p-S422-1~12] 3.10 光量子物理・技術

2019年3月10日(日) 13:45 〜 17:00 S422 (S422)

神成 文彦(慶大)、辻野 賢治(東京女子医大)

13:45 〜 14:00

[10p-S422-1] [講演奨励賞受賞記念講演] 光リザーバコンピューティングにおける意思決定手法を用いたモデル選択

菅野 円隆1、成瀬 誠2、内田 淳史1 (1.埼玉大、2.情報通信研究機構)

キーワード:リザーバコンピューティング、意思決定、半導体レーザ

光リザーバコンピューティングは機械学習手法の一種であり,出力の重みのみを学習する点が特徴である.これまでに光リザーバコンピューティングによる時系列予測において,意思決定を用いたモデル選択の研究を行っている.この手法は異なる予測対象を学習した重みを2つ用意し,意思決定により重みを選択することで予測対象の変化に対応する.本講演では2つの時系列が異なる比で混合された場合におけるモデル選択について述べる.