論文の概要: Symmetry-Aware Reservoir Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00310v1
• Date: Sat, 30 Jan 2021 20:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 10:00:19.802145
• Title: Symmetry-Aware Reservoir Computing
• Title（参考訳）: 対称性を考慮した貯留層計算
• Authors: Wendson A. S. Barbosa, Aaron Griffith, Graham E. Rowlands, Luke C. G. Govia, Guilhem J. Ribeill, Minh-Hai Nguyen, Thomas A. Ohki, Daniel J. Gauthier
• Abstract要約: 本研究では,貯水池コンピュータの対称性特性と処理中のデータとのマッチングにより,処理能力が劇的に向上することを示す。 提案手法を,対称性マッチングの利点を浮き彫りにする,挑戦的なベンチマーク問題であるパリティタスクに適用する。
• 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: We demonstrate that matching the symmetry properties of a reservoir computer (RC) to the data being processed can dramatically increase its processing power. We apply our method to the parity task, a challenging benchmark problem, which highlights the benefits of symmetry matching. Our method outperforms all other approaches on this task, even artificial neural networks (ANN) hand crafted for this problem. The symmetry-aware RC can obtain zero error using an exponentially reduced number of artificial neurons and training data, greatly speeding up the time-to-result. We anticipate that generalizations of our procedure will have widespread applicability in information processing with ANNs.
• Abstract（参考訳）: 貯留層コンピュータ(RC)の対称性が処理されるデータと一致することで、処理能力が飛躍的に向上することを示した。 提案手法を,対称性マッチングの利点を浮き彫りにする,挑戦的なベンチマーク問題であるパリティタスクに適用する。 提案手法は,ANN(Artificial Neural Network)など,この課題に対する他のアプローチよりも優れています。 シンメトリー認識RCは、人工ニューロンの指数的に減少した数とトレーニングデータを使用してゼロエラーを得ることができます。 この手続きの一般化はANNによる情報処理に広く適用されることを期待しています。

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