＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

「ICETCI 2022 Best Presenter Award」

インド・ハイデラバードで開催された国際会議The Second International Conference on Emerging Techniques in Computational Intelligence（ICETCI 2022）のPaper Presentationにおいて、最も優れた発表に対して授与されるものです。

＜受賞された研究・活動について＞

タイトル："Isotropization of complex-valued reservoir computing on 2-D dynamical systems"

高次元空間への再帰的な非線形写像をもつリザバー層により高速な学習を実現す る再帰型ニューラルネットワークの一種であるリザバーコンピューティ ング (RC)は、複雑な系列データの予測や推定に活用されています。私たちは、合成開口レーダによって得られる複素振幅データを適切に扱うため、 複素領域に拡張した複素リザバーコンピューティング(CVRC)を提案しており、本論文では、CVRCの重要な性質である等方性をもつダイナミクスの有効性を検証するため、2次元ダイナミカルシステムのシミュレーションを行いました。その結果、等方性を持たない実数RCと比較して、CVRCが入力信号の周期性の保持と初期値に対する高いロバスト性を持つことを示しました。

＜今後の抱負・感想＞

このような賞を受賞を頂き、大変光栄に思います。研究を進めるにあたり様々な 助言を頂いた廣瀬明教授、夏秋嶺准教授に感謝いたします。今後もリザ バーコ ンピューティングや合成開口レーダの研究に邁進してまいります。

＜リンク＞

https://www.eis.t.u-tokyo.ac.jp/news/20220827ICETCI_Konishi/