2023年度第11回 AIMR数学連携グループハイブリッドセミナー

 

日時:2023年12月5日(火)15:15~18:15
場所:AIMR, common space in 3C/Zoom(ハイブリッド)

1.

Speaker:原 誠人(京都大学)

Title:力学系のリザバー計算

Abstract:

リザバー計算は2000年代初頭に提唱された機械学習手法であり,その実質を担う写像=リザバーは自然に力学系と見なすことができる.そのため時系列データの扱いに利点があり,たとえば,与えられた時系列データを用いてリザバーのパラメータを適切に調整すると,調整後のリザバーはもとの時系列の類似物を自励的に生成することが期待される.本講演では,上で述べた意味の時系列予測をリザバーが達成する場合の数理的機構に関して,有力と考えられる見通しを述べるとともに,それを支持するような数値計算結果について紹介したい.本講演の内容は國府寛司教授(京都大学)との共同研究に基づく.

 

2.

Speaker:住 拓磨(東北大学材料科学高等研究所)

Title:Speech Recognition in Reservoir Computing Using Cultured Neuronal Networks

Abstract:

Reservoir computing is a machine learning paradigm that transforms the transient dynamics of high-dimensional nonlinear systems for processing time-series data.
Although the paradigm was initially proposed to model information processing in the mammalian cortex, it remains unclear how the nonrandom network architecture, such as the modular architecture, in the cortex integrates with the biophysics of living neurons to characterize the function of biological neuronal networks (BNNs). Here, we used optogenetics and calcium imaging to record the multicellular responses of cultured BNNs and employed the reservoir computing framework to decode their computational capabilities. We used a timer task to verify that BNNs possess a short-term memory of several 100 ms and show that this property can be exploited for speech recognition. We also show that the modularity of the BNNs positively correlates with a spoken digit classification accuracy. Interestingly, BNN-based reservoirs allow categorical learning, wherein a network trained on one dataset can be used to classify separate datasets of the same category. Such classification was not possible when the inputs were directly decoded by a linear decoder, suggesting that BNNs act as a generalization filter to improve reservoir computing performance.
(This presentation is based on https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2217008120)

 

3.

Speaker:谷口 晃一(東北大学材料科学高等研究所)

Title:On edge of bifurcation for reservoir computing with the Kuramoto model

Abstract:

The reservoir computing aims to achieve high-performance and low-cost
machine learning by using dynamical systems as reservoirs, but in
general, there is almost no theoretical guideline for high-performance
or optimality. In this talk, we discuss the reservoir computing with
the Kuramoto model and the "edge of bifurcation" conjecture which
means that its best performance is achieved by taking the model
parameters just below the bifurcation point of the dynamical system.
This talk is based on a joint work with Prof. Hayato Chiba (Tohoku
Univ.).

 

 

 

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募集人員:1名
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Synchronization phenomena on complex networks 2, from math to experiments - Special workshop for AIMR Advanced Target Projects -

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Synchronization phenomena on complex networks, from math to experiments – Special workshop for AIMR Advanced Target Projects –

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ターゲットプロジェクトに対する数学議論

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