論文の概要: Self-Evolutionary Reservoir Computer Based on Kuramoto Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10654v1
• Date: Wed, 25 Jan 2023 15:53:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-26 15:02:57.138446
• Title: Self-Evolutionary Reservoir Computer Based on Kuramoto Model
• Title（参考訳）: 倉本モデルに基づく自己進化型貯水池コンピュータ
• Authors: Zhihao Zuo, Zhongxue Gan, Yuchuan Fan, Vjaceslavs Bobrovs, Xiaodan Pang, Oskars Ozolins
• Abstract要約: 生物学的にインスパイアされたニューラルネットワークとして、貯水池コンピューティング(RC)は情報処理においてユニークなアドバンテージを持っている。 本研究では,人的知識を必要とせず,手元にある特定の問題に適応できる構造的自律開発貯水池計算モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7072337666116733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The human brain's synapses have remarkable activity-dependent plasticity, where the connectivity patterns of neurons change dramatically, relying on neuronal activities. As a biologically inspired neural network, reservoir computing (RC) has unique advantages in processing spatiotemporal information. However, typical reservoir architectures only take static random networks into account or consider the dynamics of neurons and connectivity separately. In this paper, we propose a structural autonomous development reservoir computing model (sad-RC), which structure can adapt to the specific problem at hand without any human expert knowledge. Specifically, we implement the reservoir by adaptive networks of phase oscillators, a commonly used model for synaptic plasticity in biological neural networks. In this co-evolving dynamic system, the dynamics of nodes and coupling weights in the reservoir constantly interact and evolve together when disturbed by external inputs.
• Abstract（参考訳）: ヒトの脳のシナプスは、活動に依存した可塑性を持ち、ニューロンの接続パターンが劇的に変化し、ニューロンの活動に依存する。 生物学的にインスパイアされたニューラルネットワークとして、貯水池コンピューティング(RC)は時空間情報の処理にユニークな利点がある。 しかし、典型的な貯水池アーキテクチャは静的なランダムネットワークのみを考慮に入れ、ニューロンと接続のダイナミクスを別々に考慮する。 本稿では,人間の知識を必要とせず,手元の特定の問題に適応できる構造的自律型開発貯水池計算モデル(sad-rc)を提案する。 具体的には,生体ニューラルネットワークのシナプス可塑性モデルである位相発振器の適応ネットワークを用いて貯留層を実装した。 この共進化力学系では、ノードのダイナミクスと貯水池内の結合重みは、外部入力によって乱されるとき常に相互に相互作用し、進化する。

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