データ駆動型実験デザインチームオンラインセミナー

理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP）のデータ駆動型実験デザインチームによるオンラインセミナーです。今回は杉浦秀平氏が「リザバーコンピューティングの一様近似に対する普遍性について」と題して講演します。 リザバーコンピューティング（RC）は動的システムの近似手法であり、内部状態を読み出す静的関数のみを訓練することで小さな計算コストで学習できます。訓練不要のリザバー部分は様々な物理現象を用いたハードウェアで実装でき、エネルギー効率の向上が期待されています。本講演では、RCによる一様近似が成立するための必要十分条件を提案します。 従来の普遍性の十分条件はリザバーが単一の安定状態を持つことを要求し、多くの物理実装には適用できませんでした。本研究は単一安定状態を持たないリザバーにも適用可能な条件を示し、現実的な設定におけるその重要性を確認します。