論文の概要: Memristive Reservoirs Learn to Learn

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12676v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 05:25:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 15:25:11.774483
• Title: Memristive Reservoirs Learn to Learn
• Title（参考訳）: 経験的貯水池は学ぶことを学ぶ
• Authors: Ruomin Zhu, Jason K. Eshraghian and Zdenka Kuncic
• Abstract要約: メリシブ貯水池はナノワイヤネットワークとして知られる新しいタイプのニューロモルフィックハードウェアからインスピレーションを得ている。 これらのネットワークでは、システムのダイナミクスを変調するために限られた数の電極が利用可能である。 学習から学習までのフレームワークが、最適化の文脈でこの課題に効果的に対処できることを実証する。
• 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: Memristive reservoirs draw inspiration from a novel class of neuromorphic hardware known as nanowire networks. These systems display emergent brain-like dynamics, with optimal performance demonstrated at dynamical phase transitions. In these networks, a limited number of electrodes are available to modulate system dynamics, in contrast to the global controllability offered by neuromorphic hardware through random access memories. We demonstrate that the learn-to-learn framework can effectively address this challenge in the context of optimization. Using the framework, we successfully identify the optimal hyperparameters for the reservoir. This finding aligns with previous research, which suggests that the optimal performance of a memristive reservoir occurs at the `edge of formation' of a conductive pathway. Furthermore, our results show that these systems can mimic membrane potential behavior observed in spiking neurons, and may serve as an interface between spike-based and continuous processes.
• Abstract（参考訳）: 膜貯水池はナノワイヤネットワークとして知られる新しい神経形ハードウェアからインスピレーションを得ている。 これらの系は創発的な脳様ダイナミクスを示し、最適性能は動的相転移で示される。 これらのネットワークでは、ランダムアクセスメモリを介してニューロモルフィックハードウェアが提供するグローバルな制御性とは対照的に、システムダイナミクスを変調する電極の数が限られている。 学習から学習までのフレームワークが最適化の文脈でこの課題に効果的に対処できることを実証する。 このフレームワークを用いて,貯水池の最適ハイパーパラメータの同定に成功した。 この知見は, 導電性経路の「形成の端」において, 旋回貯留層の最適性能が生じることを示唆する以前の研究と一致している。 さらに,これらのシステムはスパイクニューロンで観察される膜電位の挙動を模倣し,スパイクベースと連続過程の界面として機能する可能性が示唆された。

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