Fugu-MT 論文翻訳(概要): Universality of reservoir systems with recurrent neural networks

論文の概要: Universality of reservoir systems with recurrent neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01900v1
Date: Mon, 4 Mar 2024 09:59:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-06 19:17:00.647840
Title: Universality of reservoir systems with recurrent neural networks
Title（参考訳）: 繰り返しニューラルネットワークを用いた貯水池システムの普遍性
Authors: Hiroki Yasumoto and Toshiyuki Tanaka
Abstract要約: 貯水池システムは、貯水池が固定されている間、その線形読み出しを調整するだけで関数の集合を近似する。ある種の関数を近似するために、RNN貯水池系の一様強普遍性と呼ぶものを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.812750563066397
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Approximation capability of reservoir systems whose reservoir is a recurrent neural network (RNN) is discussed. In our problem setting, a reservoir system approximates a set of functions just by adjusting its linear readout while the reservoir is fixed. We will show what we call uniform strong universality of a family of RNN reservoir systems for a certain class of functions to be approximated. This means that, for any positive number, we can construct a sufficiently large RNN reservoir system whose approximation error for each function in the class of functions to be approximated is bounded from above by the positive number. Such RNN reservoir systems are constructed via parallel concatenation of RNN reservoirs.
Abstract（参考訳）: 貯留層がリカレントニューラルネットワーク(RNN)である貯水池システムの近似能力について論じる。問題設定では,貯水池が固定されている間,線形読み出しを調整して関数の集合を近似する。我々は、ある種の関数を近似するために、rnn貯水池系の一様強普遍性(uniform strong universality)と呼ぶものを示す。つまり、任意の正の数に対して、近似される関数のクラス内の各関数に対する近似誤差が上から正の数で有界であるような十分に大きなRNN貯水池を構築することができる。このようなRNN貯水池システムは、RNN貯水池の並列接続によって構築される。

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