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2021 Vol.85 No.12 トピックス

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トピックス 乱流によるヒトiPS細胞由来血小板大量培養の効率化

広がれ!ダイバーシティ D&I(Diversity&Inclusion)からDEI(Diversity-Equity-Inclusion)へ

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トピックス

リザバーコンピューティング:時系列 データの機械学習

 リザバーコンピューティング(RC)と呼ばれる機械学習法が近年注目されている1-3)。RCを用いることで,時系列データのみから,システムの状態を推定・予測することが可能である。様々な領域で応用が進展しており,化学工学分野でもソフトセンサとしてRCを活用する方法が提案されている4)。化合物の製造プロセスにおけるソフトセンサをRCで実装し,他の方法と比べて高精度な予測が可能であることが示されている。
 RCの特徴の一つは,その学習の簡易さである。時間変動するシステムの状態推定や予測にはリカレントニューラルネットワーク(RNN)がよく用いられる。RNNの学習では,入力層・中間層と呼ばれるネットワーク内の結合重み(図1(a)の実線矢印)を通常データから決定する。ところが,RNNの学習は一般に容易ではなく,学習の収束に関していくつかの問題が指摘されてきた1-3)

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犬伏 正信

犬伏 正信

  • 東京理科大学理学部第一部応用数学科

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Online ISSN : 2435-2292

Print ISSN : 0375-9253

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