Research press release

コンピューターの頭脳構造を単純化する

Nature Communications

Simplifying the computer brain

このほど、従来よりも単純なリザーバコンピューティング構造が考案され、音声認識で高い性能を発揮することが実証された。この新しいコンピューティング構造に対して、より複雑なコンピューティング構造に使用すると極めて高コストとなる高速コンポーネントを利用すれば、情報処理の費用効果をいっそう高められるかもしれない。今回の研究成果を報告する論文は、Nature Communicationsに掲載される。

リザーバコンピューティングは、脳のニューロンネットワークを模倣した機械学習パラダイムで、音声認識のような難しい計算課題に取り組むことができる。

今回、I Fischerたちは、このパラダイムにおいて一般性の高い三段階構造を単純化して、遅延フィードバックのある単一の非線形ノードにできることを明らかにし、音声認識のテストケースにおいて、この新しい構造が高い性能を発揮することを実証した。Fischerたちは、この単純化された構造を(エレクトロニクスシステムやフォトニクスシステムのような)複雑なネットワークに適用することで、資源効率を高められる可能性があると考えている。

A new simpler reservoir computing structure is demonstrated for speech recognition in this week’s Nature Communications. This finding may lead to more cost effective information processing through the use high-speed components that would be too expensive for more complex structures.

Reservoir computing is a machine-learning paradigm that mimics the brain’s neuronal networks to tackle difficult computing tasks such as speech recognition.

Ingo Fischer and colleagues show that the more common three-level structure of this paradigm can be simplified to a single nonlinear node with delayed feedback. Their results demonstrate that this new structure performs well in a speech recognition test case. The authors suggest that applying this simpler structure in complex networks, such as electronics or photonics systems, could potentially be more resource-efficient.

doi: 10.1038/ncomms1476

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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