静的あるいは動的なバイナリーニューラルネットの解析と応用

• 研究課題/領域番号: 25K15268
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 法政大学
• 研究代表者: 斉藤 利通 法政大学, 理工学部, 教授 (30178496)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: ニューラルネットワーク / クラスタリング

研究開始時の研究の概要

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。