A chaotic neural network reservoir has been proposed as an effective method for introducing various dynamics in the reservoir neural network. In this paper, we propose a method for implementing the chaotic neural network reservoir with a switched-capacitor (SC) circuit technique. Such a circuit consists of three SC chaotic neurons with discrete elements. We then confirm the functionality of the circuit through a discrimination task in which the network distinguishes sinusoidal and chaotic waveforms.

リザーバーニューラルネットワークに多様なダイナミクスを導入する有効な手法として，カオスニューラルネットワークリザーバーが提案されている．本論文では，カオスニューラルネットワークリザーバーをスイッチドキャパシタ（SC）回路技術で実現する方法を提案する．そして，正弦波とカオス波形を区別する識別タスクを通じて，この回路の機能を確認した． 

Publication: 

Maakito Inoue, Keisuke Fukuda, and Yoshihiko Horio, “Switched-capacitor Circuit Implementation of the Chaotic Neural Network Reservoir,” Journal of Signal Processing, Vol.24, No.4, pp. 133-136, 2020.

Maakito Inoue, Keisuke Fukuda, and Yoshihiko Horio, “Switched-Capacitor Circuit Implementation of the Chaotic Neural Network Reservoir”. In Proceedings of RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP 2020), pp. 275-278, Feb. 2020.

The neural network reservoir is a learning network model using the recurrent neural network. The chaotic neural network reservoir has been proposed as an effective method for introducing various dynamics in the reservoir neural network. In this paper, we use a speech recognition task to compare the performance of the chaotic neural network reservoir to that of an ordinary reservoir neural network. From simulation results, we confirm that the chaotic neural network reservoir has better performance with fewer number of neurons than the conventional reservoir neural network.

リカレントニューラルネットワークを用いた学習ネットワークモデルであるニューラルネットワークリザバーのダイナミクスを多様化させる1つの手法として，カオスニューラルネットワークリザバーが提案されている．本稿では，カオスニューラルネットワークリザバーを用いて音声認識を行い，通常のニューラルネットワークリザバーとの比較を行う．シミュレーション結果より，カオスニューラルネットワークリザバーの方が通常のニューラルネットワークリザバーより少ないニューロン数で高い性能を持つ事を示した．

Publication：

井上理哲人，福田佳祐，堀尾喜彦．カオスニューラルネットワークリザバーの音声認識への応用．電子情報通信学会技術報告NLP2019-103, pp.95-98,宮古島,2020年1月. (non-reviewed oral presentation)