Analysis and Application of Static/Dynamic Binary Neural Networks

• Project/Area Number: 25K15268
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Hosei University
• Principal Investigator: 斉藤 利通 法政大学, 理工学部, 教授 (30178496)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: ニューラルネットワーク / クラスタリング

Outline of Research at the Start

静的バイナリーニューラルネット(SBNN)は、2値活性化関数と3値結合で特徴づけられ、分類機能等をもたらす入出力写像を実現できる。遅れフィードバックを施すと、動的バイナリーニューラルネット(DBNN)となる。その動作は2値状態変数ベクトルに関する差分方程式で記述され、多彩な周期軌道を生成できる。過渡現象も様々である。 研究の目的は、DBNNの動作をSBNNの機能と関連づけて精密に解析することと、解析結果の応用の基礎を固めることである。周期軌道を、その複雑さや安定性に関する特徴量を用いて解析する。応用としては、2値データセットのクラスタリング、時系列の近似、などを検討する。