論文の概要: Adaptive model selection in photonic reservoir computing by reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12575v1
• Date: Mon, 27 Apr 2020 03:54:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 06:14:07.963233
• Title: Adaptive model selection in photonic reservoir computing by reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるフォトニック貯水池計算における適応モデル選択
• Authors: Kazutaka Kanno, Makoto Naruse and Atsushi Uchida
• Abstract要約: フォトニック貯水池コンピューティングは、ノイマン計算の先進的な技術である。 強化学習を用いたフォトニック貯水池計算における適応モデル選択手法を提案する。 この研究は、フォトニック人工知能における自律的行動の道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photonic reservoir computing is an emergent technology toward beyond-Neumann computing. Although photonic reservoir computing provides superior performance in environments whose characteristics are coincident with the training datasets for the reservoir, the performance is significantly degraded if these characteristics deviate from the original knowledge used in the training phase. Here, we propose a scheme of adaptive model selection in photonic reservoir computing using reinforcement learning. In this scheme, a temporal waveform is generated by different dynamic source models that change over time. The system autonomously identifies the best source model for the task of time series prediction using photonic reservoir computing and reinforcement learning. We prepare two types of output weights for the source models, and the system adaptively selected the correct model using reinforcement learning, where the prediction errors are associated with rewards. We succeed in adaptive model selection when the source signal is temporally mixed, having originally been generated by two different dynamic system models, as well as when the signal is a mixture from the same model but with different parameter values. This study paves the way for autonomous behavior in photonic artificial intelligence and could lead to new applications in load forecasting and multi-objective control, where frequent environment changes are expected.
• Abstract（参考訳）: フォトニック貯水池コンピューティングは、ノイマン計算の先進的な技術である。 フォトニック貯水池計算は、貯水池のトレーニングデータセットと特性が一致する環境において優れた性能を提供するが、これらの特性がトレーニングフェーズで使用される元の知識から逸脱した場合、性能は著しく低下する。 本稿では,強化学習を用いたフォトニック貯水池計算における適応モデル選択手法を提案する。 このスキームでは、時間とともに変化する異なる動的ソースモデルによって時間波形が生成される。 本システムは,フォトニック貯水池計算と強化学習を用いた時系列予測作業において,最適な情報源モデルを自律的に同定する。 そこで本研究では,情報源モデルの出力重みを2種類用意し,予測誤差と報酬の相関関係を持つ強化学習を用いて,適切なモデルを適応的に選択する。 我々は、原信号が時間的に混合され、元々は2つの異なる力学系モデルによって生成され、同時に信号が同一モデルから混合されているがパラメータ値が異なる場合、適応モデル選択に成功している。 本研究は、フォトニック人工知能における自律的行動の道筋を解明し、頻繁な環境変化を期待する負荷予測と多目的制御の新しい応用につながる可能性がある。

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