時間系列予測と異常検出のためのサークルトポロジーを持つ階層型リザバー計算モデル

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-06-13
• タイトル: 時間系列予測と異常検出のためのサークルトポロジーを持つ階層型リザバー計算モデル
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Hierarchical reservoir computing model with circle topology for time series prediction and anomaly detection
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ニューロコンピューティング2
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東北大学電気通信研究所／東北大学大学院工学研究科
• 著者所属: 東北大学電気通信研究
• 著者所属: 東北大学電気通信研究所／東北大学大学院工学研究科
• 著者所属: 東北大学電気通信研究所／東北大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University / Graduate School of Engineering, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University / Graduate School of Engineering, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University / Graduate School of Engineering, Tohoku University
• 著者名: Yu, Wenkai; 守谷, 哲; 山本, 英明; 佐藤, 茂雄
• 著者名(英): Wenkai, Yu; Satoshi, Moriya; Hideaki, Yamamoto; Shigeo, Sato
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: エッジ端末において，リアルタイムでデータ処理を行うために，リソース効率が高く，動的なデータに対応できるリザバー計算が注目されています [1]．近年，深層リザバー計算モデルが提案されており，複雑なデータ処理の実装やパターン認識能力の向上が報告されています [2]．しかし，その一方で，計算コストの増加が問題となっています．そこで，計算効率を向上させるために，先行研究 [3] を参考にして，私たちは新たな階層型リザバー計算モデルを提案しています [4]．提案モデルは二つのサークルトポロジーのリザバー [5] を持ち，タイムスケールに適応するためにリーク率とサイズを調整します．時系列予測と異常検知への応用によって，提案モデルの有効性を確認しましたので，その成果を報告します．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Reservoir computing (RC), known for its high resource efficiency and ability to handle dynamic data, is gaining attention for performing real-time data processing on edge devices [1]. Recently, a deep reservoir computing model has been proposed, which demonstrates improved implementation of complex data processing and enhanced pattern recognition capabilities [2]. However, this also leads to the problem of increasing computational cost. In order to improve the computational efficiency, inspired by previous research [3], we propose a novel hierarchical reservoir computing model [4]. The proposed model consists of two reservoirs with circle topology [5], where their leaking rates and sizes are adjusted to adapt to the time scale. The proposed model has been proven to be effective through application to time series prediction and anomaly detection.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2024-BIO-78, 号 54, p. 1-1, 発行日 2024-06-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会