論文の概要: ReLiCADA -- Reservoir Computing using Linear Cellular Automata Design Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11522v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 15:52:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 17:30:07.315292
• Title: ReLiCADA -- Reservoir Computing using Linear Cellular Automata Design Algorithm
• Title（参考訳）: relicada --線形セルオートマトン設計アルゴリズムを用いた貯留層計算
• Authors: Jonas Kantic and Fabian C. Legl and Walter Stechele and Jakob Hermann
• Abstract要約: セルラーオートマタモデルを用いた貯留層計算の設計を最適化する新しいアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、指数関数的に増加する規則空間から、いくつかの有望な候補規則を事前に選択する。 選択されたルールは低いエラーを発生させ、最も優れたルールはルール全体の上位5%を占める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.53214878624153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel algorithm to optimize the design of Reservoir Computing using Cellular Automata models for time series applications. Besides selecting the models' hyperparameters, the proposed algorithm particularly solves the open problem of linear Cellular Automaton rule selection. The selection method pre-selects only a few promising candidate rules out of an exponentially growing rule space. When applied to relevant benchmark datasets, the selected rules achieve low errors, with the best rules being among the top 5% of the overall rule space. The algorithm was developed based on mathematical analysis of linear Cellular Automaton properties and is backed by almost one million experiments, adding up to a computational runtime of nearly one year. Comparisons to other state-of-the-art time series models show that the proposed Reservoir Computing using Cellular Automata models have lower computational complexity, at the same time, achieve lower errors. Hence, our approach reduces the time needed for training and hyperparameter optimization by up to several orders of magnitude.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列アプリケーションのためのセルオートマトンモデルを用いた貯留層計算の設計を最適化する新しいアルゴリズムを提案する。 モデルのハイパーパラメータの選択に加えて、提案アルゴリズムは特に線形セルオートマトン規則の選択のオープンな問題を解く。 選択方法は、指数的に増加する規則空間から、有望なルールをほんの数個だけ事前選択する。 関連するベンチマークデータセットに適用すると、選択されたルールは低いエラーを発生し、最高のルールはルール全体の上位5%に入る。 このアルゴリズムは線形セルラーオートマトン特性の数学的解析に基づいて開発され、100万近い実験によって支援され、1年近い計算ランタイムが加わった。 他の最先端の時系列モデルと比較すると、セルラーオートマタモデルを用いたReservoir Computingは計算複雑性が低く、同時にエラーも低いことが示されている。 したがって、トレーニングやハイパーパラメータ最適化に要する時間を最大数桁削減できる。

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