論文の概要: Deep Time-Delay Reservoir Computing: Dynamics and Memory Capacity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06322v2
• Date: Tue, 25 Aug 2020 09:11:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 14:41:23.291679
• Title: Deep Time-Delay Reservoir Computing: Dynamics and Memory Capacity
• Title（参考訳）: Deep Time-Delay Reservoir Computing: ダイナミクスとメモリ容量
• Authors: Mirko Goldmann, Felix K\"oster, Kathy L\"udge and Serhiy Yanchuk
• Abstract要約: 池田深部貯水池の動的特性と記憶容量の関係について述べる。 条件付きリアプノフ指数の分岐や等級にMCが系距離とどのように関係しているかを示す。 数値シミュレーションでは、MCの全層におけるクロックサイクルと遅延の共鳴が示される。
• 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: The Deep Time-Delay Reservoir Computing concept utilizes unidirectionally connected systems with time-delays for supervised learning. We present how the dynamical properties of a deep Ikeda-based reservoir are related to its memory capacity (MC) and how that can be used for optimization. In particular, we analyze bifurcations of the corresponding autonomous system and compute conditional Lyapunov exponents, which measure the generalized synchronization between the input and the layer dynamics. We show how the MC is related to the systems distance to bifurcations or magnitude of the conditional Lyapunov exponent. The interplay of different dynamical regimes leads to a adjustable distribution between linear and nonlinear MC. Furthermore, numerical simulations show resonances between clock cycle and delays of the layers in all degrees of the MC. Contrary to MC losses in a single-layer reservoirs, these resonances can boost separate degrees of the MC and can be used, e.g., to design a system with maximum linear MC. Accordingly, we present two configurations that empower either high nonlinear MC or long time linear MC.
• Abstract（参考訳）: Deep Time-Delay Reservoir Computingの概念は、一方向接続されたシステムと時間遅延を使って教師付き学習を行う。 本稿では,池田深部貯水池の動的特性がメモリ容量(MC)とどのように関係しているか,最適化にどのように使用できるかを示す。 特に、対応する自律システムの分岐解析を行い、入力と層動力学の間の一般化された同期を測定する条件付きリアプノフ指数を計算する。 条件付きリアプノフ指数の分岐や等級にMCが系距離とどのように関係しているかを示す。 異なる動的レジームの相互作用は線形と非線形のmc間の調整可能な分布をもたらす。 さらに, シミュレーションにより, MCの全層におけるクロックサイクルと遅延の共振を示す。 単層貯水池でのmc損失とは対照的に、これらの共鳴はmcの分離度を増加させ、例えば最大線形mcを持つシステムを設計するために使うことができる。 そこで我々は,高非線形mcと長時間線形mcのどちらかを付与する2つの構成を示す。

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