論文の概要: Quantifying the Computational Capability of a Nanomagnetic Reservoir Computing Platform with Emergent Magnetization Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14603v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 15:35:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 21:56:48.332286
• Title: Quantifying the Computational Capability of a Nanomagnetic Reservoir Computing Platform with Emergent Magnetization Dynamics
• Title（参考訳）: 創発的磁化ダイナミクスを用いたナノ磁気貯留層計算プラットフォームの計算能力の定量化
• Authors: Ian T Vidamour, Matthew O A Ellis, David Griffin, Guru Venkat, Charles Swindells, Richard W S Dawidek, Thomas J Broomhall, Nina-Juliane Steinke, Joshaniel F K Cooper, Francisco Maccherozzi, Sarnjeet S Dhesi, Susan Stepney, Eleni Vasilaki, Dan A Allwood, Thomas J Hayward
• Abstract要約: 創発的な磁化ダイナミクスを持つ相互接続型磁性ナノリングのアレイが貯水池計算への応用のために提案されている。 このような貯水池はハイパーパラメータをチューニングすることで分類タスクに最適化可能であることを示す。 次に, リングアレイの磁気状態の複数の同時測定値を含むように貯水池の出力を拡大することにより, これらの測定値をさらに改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7042411355890392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Arrays of interconnected magnetic nano-rings with emergent magnetization dynamics have recently been proposed for use in reservoir computing applications, but for them to be computationally useful it must be possible to optimise their dynamical responses. Here, we use a phenomenological model to demonstrate that such reservoirs can be optimised for classification tasks by tuning hyperparameters that control the scaling and input-rate of data into the system using rotating magnetic fields. We use task-independent metrics to assess the rings' computational capabilities at each set of these hyperparameters and show how these metrics correlate directly to performance in spoken and written digit recognition tasks. We then show that these metrics can be further improved by expanding the reservoir's output to include multiple, concurrent measures of the ring arrays' magnetic states.
• Abstract（参考訳）: 創発的な磁化ダイナミクスを持つ相互接続型磁性ナノリングの配列は、最近貯水池コンピューティングアプリケーションでの使用のために提案されているが、計算的に有用であるためには、それらの動的応答を最適化する必要がある。 本稿では,データのスケーリングと入力レートを制御するハイパーパラメータを回転磁場を用いて調整することにより,これらの貯留層を分類タスクに最適化できることを現象論的モデルを用いて実証する。 我々は、タスクに依存しないメトリクスを用いて、これらのハイパーパラメータの各セットにおけるリングの計算能力を評価し、これらのメトリクスが、音声および文字認識タスクにおけるパフォーマンスと直接相関するかを示す。 次に, リングアレイの磁気状態の複数の同時測定値を含むように, 貯留層の出力を拡大することで, これらの測定値をさらに改善できることを示す。

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