Research Project
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
時系列解析や自然言語処理の分野で,再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)の有効性が広く認識されている.RNNの最大の特徴はフィードバック機構を有することであり,この機構のおかげでRNNはダイナミカルシステムの振る舞いを模擬できる.しかしながらこのフィードバック機構の存在により,重みや活性化関数の選定によってはRNNの振る舞いが不安定化する.そこで本研究では,制御理論および最適化理論に基づいた,RNNの安定性解析手法の確立を目指す.すなわち,RNNの安定性を判別する問題を凸可解問題に帰着させ,その可解性によって安定判別を行う手法を確立する.