錐計画に基づく再帰型ニューラルネットワークの安定性解析と最適設計
研究課題情報
- 体系的番号
- JP23K20949
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 23K20949
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
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- 基金
- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分21040:制御およびシステム工学関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2021-04-01 〜 2026-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 16,770,000 円 (直接経費: 12,900,000 円 間接経費: 3,870,000 円)
研究概要
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．