論文の概要: Hybridizing Traditional and Next-Generation Reservoir Computing to Accurately and Efficiently Forecast Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18953v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 21:49:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 20:42:53.458987
• Title: Hybridizing Traditional and Next-Generation Reservoir Computing to Accurately and Efficiently Forecast Dynamical Systems
• Title（参考訳）: 動的システムの高精度かつ効率的な予測のためのハイブリッド化と次世代貯留層計算
• Authors: Ravi Chepuri, Dael Amzalag, Thomas Antonsen Jr., Michelle Girvan,
• Abstract要約: Reservoir Computer (RC) は時系列予測のための強力な機械学習アーキテクチャである。 次世代貯水池コンピュータ (NGRC) が導入された。 本稿では,動的システムの時系列予測のためのハイブリッドRC-NGRC手法を提案する。
• 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 computers (RCs) are powerful machine learning architectures for time series prediction. Recently, next generation reservoir computers (NGRCs) have been introduced, offering distinct advantages over RCs, such as reduced computational expense and lower training data requirements. However, NGRCs have their own practical difficulties, including sensitivity to sampling time and type of nonlinearities in the data. Here, we introduce a hybrid RC-NGRC approach for time series forecasting of dynamical systems. We show that our hybrid approach can produce accurate short term predictions and capture the long term statistics of chaotic dynamical systems in situations where the RC and NGRC components alone are insufficient, e.g., due to constraints from limited computational resources, sub-optimal hyperparameters, sparsely-sampled training data, etc. Under these conditions, we show for multiple model chaotic systems that the hybrid RC-NGRC method with a small reservoir can achieve prediction performance approaching that of a traditional RC with a much larger reservoir, illustrating that the hybrid approach can offer significant gains in computational efficiency over traditional RCs while simultaneously addressing some of the limitations of NGRCs. Our results suggest that hybrid RC-NGRC approach may be particularly beneficial in cases when computational efficiency is a high priority and an NGRC alone is not adequate.
• Abstract（参考訳）: Reservoir Computer (RC) は時系列予測のための強力な機械学習アーキテクチャである。 近年,次世代貯水池コンピュータ (NGRC) が登場し,計算コストの削減やトレーニングデータ要求の低減など,RCに対して明確な優位性を提供している。 しかし、NGRCはデータのサンプリング時間や非線形性のタイプに敏感であるなど、実際的な困難がある。 本稿では,動的システムの時系列予測のためのハイブリッドRC-NGRC手法を提案する。 計算資源の制限,準最適ハイパーパラメータ,疎サンプリングされたトレーニングデータなどの制約により,我々のハイブリッドアプローチは,カオス力学系の長期統計を正確に予測し,RCとNGRCのみが不足している状況において捉えることができることを示す。 これらの条件下では, 小型貯水池を用いたハイブリッドRC-NGRC法は, 従来のRCよりもはるかに大きな貯水池に近づき, 従来のRCよりも計算効率が大きく向上し, 同時にNGRCの限界にも対処できることを示す。 計算効率が高く,NGRC単独では不十分な場合に,ハイブリッドRC-NGRCアプローチが特に有用である可能性が示唆された。

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