Reservoir自己組織化マップの改良及び検証

抄録

本稿は，RNNの一種であるReservoir Computing（RC）を自己組織化マップ（SOM）を用いて解析を行った．RCは時系列データをより高速に学習できる利点があるが，解析が進んでいないのが現状である．そこで，SOMを用いてRCの状態の解析を行い，RCとSOMを組み合わせることで精度の向上に成功した．しかし，作成した手法は，バッチ処理で計算を行なっており，逐次的に学習できていない問題があった．そこで，ベンズ線形回帰を用いることで，適時的に学習を行い，予測精度の検証を行なった．