論文の概要: Simulation platform for pattern recognition based on reservoir computing
with memristor networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00248v2
- Date: Sun, 19 Jun 2022 00:45:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-06 04:50:12.257239
- Title: Simulation platform for pattern recognition based on reservoir computing
with memristor networks
- Title（参考訳）: メムリスタネットワークを用いた貯水池計算に基づくパターン認識のためのシミュレーションプラットフォーム
- Authors: Gouhei Tanaka and Ryosho Nakane
- Abstract要約: 我々は,メムリスタデバイスネットワークを用いた貯水池コンピューティング(RC)シミュレーションプラットフォームを開発した。
メムリスタネットワークをベースとしたRCシステムは,3つの時系列分類タスクにおける最先端手法に匹敵する高い計算性能が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5664378826358722
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Memristive systems and devices are potentially available for implementing
reservoir computing (RC) systems applied to pattern recognition. However, the
computational ability of memristive RC systems depends on intertwined factors
such as system architectures and physical properties of memristive elements,
which complicates identifying the key factor for system performance. Here we
develop a simulation platform for RC with memristor device networks, which
enables testing different system designs for performance improvement. Numerical
simulations show that the memristor-network-based RC systems can yield high
computational performance comparable to that of state-of-the-art methods in
three time series classification tasks. We demonstrate that the excellent and
robust computation under device-to-device variability can be achieved by
appropriately setting network structures, nonlinearity of memristors, and
pre/post-processing, which increases the potential for reliable computation
with unreliable component devices. Our results contribute to an establishment
of a design guide for memristive reservoirs toward a realization of
energy-efficient machine learning hardware.
- Abstract（参考訳）: memristiveシステムとデバイスは、パターン認識に適用された貯水池コンピューティング(rc)システムを実装するために利用可能である。
しかし,rcシステムの計算能力は,システムアーキテクチャやmemristive要素の物理特性などの相互に絡み合う要因に依存するため,システム性能の鍵となる要因の同定が複雑になる。
そこで我々は,メムリスタデバイスネットワークを用いたRCシミュレーションプラットフォームを開発し,性能改善のためのシステム設計の異なるテストを可能にする。
数値シミュレーションにより,memristor-network-based RCシステムは3つの時系列分類タスクにおける最先端手法に匹敵する高い計算性能が得られることが示された。
ネットワーク構造, メムリスタの非線形性, およびプリ/ポスト処理を適切に設定することにより, 信頼性の低いコンポーネントデバイスによる信頼性の高い計算の可能性を高めることができる。
本研究は,エネルギー効率のよい機械学習ハードウェアの実現に向けて,メモリリザーバーの設計ガイドの確立に寄与する。
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