[N-1] 非線形問題

[N-1-9] リカレントニューラルネットワークによる異常検知における恒常性機能の効果

^○野村久美子, 西義史, 峯岸和輝, 水島公一 (東芝)

キーワード：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。