論文の概要: Forecasting Using Reservoir Computing: The Role of Generalized Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08930v2
• Date: Sun, 28 Feb 2021 00:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 00:30:32.463757
• Title: Forecasting Using Reservoir Computing: The Role of Generalized Synchronization
• Title（参考訳）: 貯留層計算による予測:一般化同期の役割
• Authors: Jason A. Platt, Adrian Wong, Randall Clark, Stephen G. Penny, and Henry D. I. Abarbanel
• Abstract要約: 貯留層コンピュータ(RC)は、時系列データを予測するために用いられるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の一種である。 本稿では,一般化同期(GS)に基づくアーキテクチャとRCのハイパーパラメータの設計と評価の方向性を示す手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4061923016403017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reservoir computers (RC) are a form of recurrent neural network (RNN) used for forecasting time series data. As with all RNNs, selecting the hyperparameters presents a challenge when training on new inputs. We present a method based on generalized synchronization (GS) that gives direction in designing and evaluating the architecture and hyperparameters of a RC. The 'auxiliary method' for detecting GS provides a pre-training test that guides hyperparameter selection. Furthermore, we provide a metric for a "well trained" RC using the reproduction of the input system's Lyapunov exponents.
• Abstract（参考訳）: 貯留層コンピュータ(Reservoir computer、RC)は、時系列データの予測に使用されるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の一種である。 すべてのRNNと同様に、ハイパーパラメータを選択することは、新しい入力をトレーニングする際の課題である。 本稿では,一般化同期(GS)に基づくRCのアーキテクチャとハイパーパラメータの設計と評価の方向性を示す手法を提案する。 GSを検出するための「補助的方法」は、ハイパーパラメータの選択をガイドする事前トレーニングテストを提供する。 さらに、入力システムのリアプノフ指数の再現を用いた「よく訓練された」RCの計量を提供する。

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