[N-1-9] Effect of intrinsic plasticity method for recurrent networks
Keywords:リカレントニューラルネットワーク、時系列データ、恒常性機能、異常検知
再帰的な結合をもつリカレントニューラルネットワーク(RNN)の使用は、時系列データ予測や異常検知に有効である事が知られている。RNNのリザーバ部を事前固定して使用するエコーステートネットワーク(ESN)は時系列データ予測が可能ではあるが、入力に合わせてリザーバ部を事前に調整する必要があり、初期コスト増加につながるという問題がある。その為、RNNを使用データに合わせてその場で調整する方法が求められている。脳機能の1つである恒常性調整機能(IP)は入力データに応じて個々にニューロンの動作特性を自己調整する機能である。そこで、その機能をESNのニューロンに導入し、使用データに合わせてニューロンの動作特性を自己調整させたESNにおける異常検知性能を調べた。その結果について報告する。
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