真性粘菌の数理モデルをリザバーとした極端な一般化能力を持つ機械学習手法の開発

以真实粘菌的数学模型为储存库,开发具有极高泛化能力的机器学习方法

基本信息

项目摘要

本研究は真性粘菌 Physarum polycephalum の変形体の挙動を模した数理モデルを利用して機械学習を行うことを目的とする.具体的には物理リザバー計算におけるリザバーとして真性粘菌のモデルを利用することで,少量の学習パラメータのみで効率的な機械学習機構を提案することを目指すものである.リザバー計算は再帰的ニューラルネットワークにおける特徴の抽出・記憶を学習可能なネットワークに担わせるのではなく,リザバーと呼ばれる結合重みが固定されたネットワークにおいて実施することで,調整すべきパラメータ数を抑制し,高速・高効率な学習を実現しようとする分野であり,近年ではリザバーとしてニューラルネットワークではなくさまざまな物理系を利用しようとする物理リザバー計算の研究が進んでいる.本研究では真性粘菌モデルがリザバーとして利用可能であることを確認するため,その計算能力を見積もった.一次元セルオートマトンを用いたリザバー計算についての先行研究と同様の手法で,真性粘菌モデルを環状の平面空間に封入し自由に運動させた.この際,定期的に環状平面の局所領域における原型質量=真性粘菌の厚みを計測し,原形質流動の時空間パターンを得た.これらの時空間パターンのパワースペクトルにおいて冪分布が得られることを確認した.これはリザバー計算において対象が基本的な計算能力を有することを示す指標であり,真性粘菌モデルをリザバーとして利用できる可能性を強く示している.
In this study, the mathematical model of the deformation of Physarum polycephalum was used to study the behavior of the fungi. Specific to physical computing, a small amount of learning and efficiency of mechanical learning mechanisms are proposed. In addition, it is necessary to reduce the number of adjustment factors, and to realize high speed and high efficiency learning. In addition, it is necessary to reduce the number of adjustment factors, and it is necessary to reduce the number of adjustment factors. In recent years, research on the utilization of physical systems has been progressing. In this study, we found that the computational power of the two groups was accumulated by using the possibility of identification. The first element is to be used in the calculation of the first study and the same method. The true mold is to be enclosed in the plane space of the ring. At this time, the periodic ring plane of the local area of the prototype mass = true mold thickness measurement, prototype mass flow of time and space of the prototype mass is obtained. The time and space distribution of the power distribution is confirmed. This indicator indicates the likelihood that the true value of a resource will be utilized.

项目成果

期刊论文数量(3)
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真性粘菌モデルと創造的計算
真实的粘菌模型和创意计算
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ryo Karakida;Shotaro Akaho;Shun-ichi Amari;谷 伊織
  • 通讯作者:
    谷 伊織
粘菌モデルを用いたリザバー計算
使用粘菌模型进行储层计算
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ryo Karakida;Shotaro Akaho;Shun-ichi Amari;小島邦生;谷 伊織
  • 通讯作者:
    谷 伊織
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Noriaki Imaoka;Kohei Kimura;Shintaro Noda;Yohei Kakiuchi;Masayuki Inaba;Takeshi Ando;富田瑛智・栗延孟;谷 伊織
  • 通讯作者:
    谷 伊織
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    0
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  • 发表时间:
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    行廣 隆次;伊藤 大幸;谷 伊織
  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
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    伊藤 大幸;谷 伊織; 行廣 隆次;内山 登紀夫; 小笠原 恵; 黒田 美保; 稲田 尚子; 萩原 拓; 原 幸一; 岩永 竜一郎;井上 雅彦; 村上 隆; 染木 史緒; 中村 和彦; 杉山 登志郎; 内田 裕之; 市川 宏伸; 田中 恭子; 辻井 正次;井上雅彦;井上雅彦;井上雅彦 岡田涼 野村和代 安達潤 辻井正次 大塚晃 市川宏伸;松尾理沙 井上雅彦;井上雅彦;Hiroyuki Ito;井上 雅彦・岡村章司・大久保賢一・鶴巻正子;井上雅彦;井上雅彦,;井上雅彦
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    0
  • 作者:
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