入門 リザバーコンピューティング

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リザバーコンピューティングは時系列データの予測に適したニューラルネットワークの学習法の一つです。 その学習法の簡易さと予測精度の高さから近年注目されています。  本講座では教師あり機械学習の初歩から、リザバーコンピューティングの学習法、数理的側面から応用と展開までを概説します。「機械学習ライブラリを使ってみたけど実感が沸かない」、「自分でプログラムを書いて時系列データの予測を試してみたい」といった方向けの講座です。

  1. はじめに:時系列予測の機械学習
    1. 教師あり学習の初歩:最小二乗法
    2. ニューラルネットワークの比較
    3. リザバーコンピューティングでできること
  2. リザバーコンピューティング
    1. 学習法
    2. 応用例の紹介:非線形システムの状態推定
    3. 数理的な性質
    4. 物理実装
    5. 最近の進展
  3. まとめと今後の展開

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