論文の概要: Controlling chaotic itinerancy in laser dynamics for reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05987v1
• Date: Thu, 12 May 2022 09:48:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 14:46:57.650825
• Title: Controlling chaotic itinerancy in laser dynamics for reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習のためのレーザーダイナミックスにおけるカオス反復性制御
• Authors: Ryugo Iwami, Takatomo Mihana, Kazutaka Kanno, Satoshi Sunada, Makoto Naruse, and Atsushi Uchida
• Abstract要約: カオス的反復は、脳のような機能を実現するために用いられる。 本稿では,多モード半導体レーザのカオスイテランシを制御し,機械学習の課題を解決する方法を提案する。
• 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: Photonic artificial intelligence has attracted considerable interest in accelerating machine learning; however, the unique optical properties have not been fully utilized for achieving higher-order functionalities. Chaotic itinerancy, with its spontaneous transient dynamics among multiple quasi-attractors, can be employed to realize brain-like functionalities. In this paper, we propose a method for controlling the chaotic itinerancy in a multi-mode semiconductor laser to solve a machine learning task, known as the multi-armed bandit problem, which is fundamental to reinforcement learning. The proposed method utilizes ultrafast chaotic itinerant motion in mode competition dynamics controlled via optical injection. We found that the exploration mechanism is completely different from a conventional searching algorithm and is highly scalable, outperforming the conventional approaches for large-scale bandit problems. This study paves the way to utilize chaotic itinerancy for effectively solving complex machine learning tasks as photonic hardware accelerators.
• Abstract（参考訳）: フォトニック人工知能は機械学習の加速にかなりの関心を集めているが、そのユニークな光学特性は高次機能を達成するために十分に活用されていない。 複数の準トラクター間の自発的な過渡的ダイナミクスを持つカオス的反復は、脳のような機能を実現するために用いられる。 本稿では,マルチモード半導体レーザにおけるカオス的不連続性を制御する手法を提案し,強化学習の基礎となる多腕バンディット問題と呼ばれる機械学習課題を解決する。 提案手法は光注入により制御されるモード競合力学における超高速カオスイテナント運動を利用する。 その結果,探索機構は従来の探索アルゴリズムとは全く異なり,スケーラブルであり,大規模バンディット問題に対する従来のアプローチに匹敵することがわかった。 本研究は,フォトニックハードウェアアクセラレーターとして複雑な機械学習タスクを効果的に解くために,カオス的イテナンシを利用する方法である。

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