論文の概要: Physical Reservoir Computing Enabled by Solitary Waves and Biologically-Inspired Nonlinear Transformation of Input Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03319v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 06:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 16:06:25.583213
• Title: Physical Reservoir Computing Enabled by Solitary Waves and Biologically-Inspired Nonlinear Transformation of Input Data
• Title（参考訳）: 孤立波による物理貯留層計算と入力データの生物学的非線形変換
• Authors: Ivan S. Maksymov
• Abstract要約: Reservoir Computing (RC) システムはランダム接続を持つ人工ニューラルネットワークの非線形力学特性を用いてカオス時系列を効率的に予測することができる。 本稿では,生体内脳内の非線形過程に着想を得て,入力データの非線形変換にランダム性の影響を代用する物理RCシステムについて実験的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reservoir computing (RC) systems can efficiently forecast chaotic time series using nonlinear dynamical properties of an artificial neural network of random connections. The versatility of RC systems has motivated further research on both hardware counterparts of traditional RC algorithms and more efficient RC-like schemes. Inspired by the nonlinear processes in a living biological brain and using solitary waves excited on the surface of a flowing liquid film, in this paper we experimentally validate a physical RC system that substitutes the effect of randomness for a nonlinear transformation of input data. Carrying out all operations using a microcontroller with a minimal computational power, we demonstrate that the so-designed RC system serves as a technically simple hardware counterpart to the `next-generation' improvement of the traditional RC algorithm.
• Abstract（参考訳）: Reservoir Computing (RC) システムはランダム接続を持つ人工ニューラルネットワークの非線形力学特性を用いてカオス時系列を効率的に予測することができる。 RCシステムの汎用性は、従来のRCアルゴリズムのハードウェアとより効率的なRCライクなスキームの両方についてさらなる研究を動機付けている。 本稿では, 生体内脳内の非線形過程にインスパイアされ, 液膜表面に励起される孤立波を用いて, 入力データの非線形変換にランダム性の影響を代用する物理RCシステムについて実験的に検証する。 計算能力が最小限のマイクロコントローラを用いて全ての操作を実行することで、従来のrcアルゴリズムの‘次世代’改良に相当する技術的に単純なハードウェアとして機能することを実証する。

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