研究課題/領域番号 |
23K20949
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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研究機関 | 九州大学 |
研究代表者 |
蛯原 義雄 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80346080)
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研究分担者 |
脇 隼人 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 准教授 (00567597)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
2025年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2024年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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キーワード | 再帰型ニューラルネットワーク / 安定性 / 半正定値計画 / 共正値計画 / 非線形フィードバック系 |
研究開始時の研究の概要 |
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.
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