論文の概要: A Meta-learning Approach to Reservoir Computing: Time Series Prediction with Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03722v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 18:23:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 09:04:02.457440
• Title: A Meta-learning Approach to Reservoir Computing: Time Series Prediction with Limited Data
• Title（参考訳）: 貯留層計算のためのメタラーニングアプローチ:限られたデータを用いた時系列予測
• Authors: Daniel Canaday, Andrew Pomerance, and Michelle Girvan
• Abstract要約: 本研究では,実験プロセスから適切なモデル構造を自動的に抽出するデータ駆動型手法を提案する。 簡単なベンチマーク問題に対して,我々のアプローチを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research has established the effectiveness of machine learning for data-driven prediction of the future evolution of unknown dynamical systems, including chaotic systems. However, these approaches require large amounts of measured time series data from the process to be predicted. When only limited data is available, forecasters are forced to impose significant model structure that may or may not accurately represent the process of interest. In this work, we present a Meta-learning Approach to Reservoir Computing (MARC), a data-driven approach to automatically extract an appropriate model structure from experimentally observed "related" processes that can be used to vastly reduce the amount of data required to successfully train a predictive model. We demonstrate our approach on a simple benchmark problem, where it beats the state of the art meta-learning techniques, as well as a challenging chaotic problem.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、カオスシステムを含む未知の力学系の将来の進化をデータ駆動で予測するための機械学習の有効性を確立している。 しかし、これらの手法は予測されるプロセスからの大量の時系列データを必要とする。 限られたデータしか利用できない場合、予測者は関心のプロセスを正確に表現する可能性のある、あるいはそうでないような重要なモデル構造を強制される。 本研究では,予測モデルの学習に要するデータ量を大幅に削減できる実験的な「関連する」プロセスから適切なモデル構造を自動的に抽出するデータ駆動手法である,貯水池コンピューティング(marc)へのメタラーニング手法を提案する。 我々は、簡単なベンチマーク問題に対するアプローチを実証し、アートメタラーニングテクニックの状態を打破し、挑戦的なカオス問題に対処する。

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