コンピューターの頭脳構造を単純化する

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。

doi: 10.1038/ncomms1476

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