[10p-S422-1~12] 3.10 光量子物理・技術

[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

〇菅野 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．