論文の概要: Time-shift selection for reservoir computing using a rank-revealing QR algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17095v3
• Date: Tue, 25 Apr 2023 22:24:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 17:57:28.712174
• Title: Time-shift selection for reservoir computing using a rank-revealing QR algorithm
• Title（参考訳）: ランク付きQRアルゴリズムを用いた貯水池計算のための時間シフト選択
• Authors: Joseph D. Hart and Francesco Sorrentino and Thomas L. Carroll
• Abstract要約: そこで本研究では, 位置対応QRアルゴリズムを用いて, 貯水池行列のランクを最大化することにより, 時間シフトを選択する手法を提案する。 提案手法は, 基本的にすべての場合において, ランダムな時間シフト選択よりも精度が向上することがわかった。
• 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: Reservoir computing, a recurrent neural network paradigm in which only the output layer is trained, has demonstrated remarkable performance on tasks such as prediction and control of nonlinear systems. Recently, it was demonstrated that adding time-shifts to the signals generated by a reservoir can provide large improvements in performance accuracy. In this work, we present a technique to choose the time-shifts by maximizing the rank of the reservoir matrix using a rank-revealing QR algorithm. This technique, which is not task dependent, does not require a model of the system, and therefore is directly applicable to analog hardware reservoir computers. We demonstrate our time-shift selection technique on two types of reservoir computer: one based on an opto-electronic oscillator and the traditional recurrent network with a $tanh$ activation function. We find that our technique provides improved accuracy over random time-shift selection in essentially all cases.
• Abstract（参考訳）: 出力層のみをトレーニングしたリカレントニューラルネットワークパラダイムであるReservoir Computingは、非線形システムの予測や制御といったタスクにおいて、顕著なパフォーマンスを示している。 近年,貯水池で発生した信号に時間シフトを加えることで,性能が向上することが実証された。 そこで,本研究では,位取りQRアルゴリズムを用いて,貯水池行列のランクを最大化する手法を提案する。 この技術はタスク依存ではなく、システムのモデルを必要としないため、アナログハードウェア貯水池コンピュータに直接適用することができる。 我々は,光電子発振器に基づく2種類のリザーバコンピュータと,$tanh$アクティベーション関数を持つ従来のリカレントネットワークを用いた時間シフト選択手法を示す。 この手法は,ランダムな時間シフト選択よりも,ほぼすべてのケースにおいて精度が向上することを見出した。

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