論文の概要: Optimal reservoir computers for forecasting systems of nonlinear dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05159v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 09:36:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 17:00:20.639600
• Title: Optimal reservoir computers for forecasting systems of nonlinear dynamics
• Title（参考訳）: 非線形力学予測システムのための最適貯水池コンピュータ
• Authors: Pauliina K\"arkk\"ainen and Riku Linna
• Abstract要約: 低接続性貯水池は、ノイズレスローレンツと結合したウィルソン・コーワンシステムの予測において、高接続性よりも優れた性能を示すことを示す。 また, 予期せぬ非連結ノード(RUN)の貯水池が, リンクネットワークトポロジの貯水池よりも優れていることを示す。
• 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: Prediction and analysis of systems of nonlinear dynamics is crucial in many applications. Here, we study characteristics and optimization of reservoir computing, a machine learning technique that has gained attention as a suitable method for this task. By systematically applying Bayesian optimization on reservoirs we show that reservoirs of low connectivity perform better than or as well as those of high connectivity in forecasting noiseless Lorenz and coupled Wilson-Cowan systems. We also show that, unexpectedly, computationally effective reservoirs of unconnected nodes (RUN) outperform reservoirs of linked network topologies in predicting these systems. In the presence of noise, reservoirs of linked nodes perform only slightly better than RUNs. In contrast to previously reported results, we find that the topology of linked reservoirs has no significance in the performance of system prediction. Based on our findings, we give a procedure for designing optimal reservoir computers (RC) for forecasting dynamical systems. This work paves way for computationally effective RCs applicable to real-time prediction of signals measured on systems of nonlinear dynamics such as EEG or MEG signals measured on a brain.
• Abstract（参考訳）: 非線形力学系の予測と解析は多くの応用において重要である。 本稿では,このタスクに適した手法として注目されている機械学習技術である貯水池計算の特性と最適化について検討する。 貯水池にベイズ最適化を体系的に適用することにより,低接続の貯水池はノイズレス・ロレンツとウィルソン・コーワン系を結合した予測において,高接続性よりも優れた性能を示す。 また, 予期せぬ非連結ノード(RUN)の貯水池が, リンクネットワークトポロジの貯水池よりも優れていることを示す。 ノイズの存在下では、連結ノードの貯留層はRUNよりもわずかに良いだけである。 これまでに報告した結果とは対照的に,リンク型貯水池のトポロジーはシステム予測の性能に意味がない。 そこで本研究では,動的システム予測のための最適貯水池コンピュータ(RC)の設計手順について述べる。 この研究は、脳波やMEG信号などの非線形力学系で測定された信号のリアルタイム予測に適用可能な計算効率の高いRCの方法である。

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