論文の概要: A novel Reservoir Architecture for Periodic Time Series Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10102v1
• Date: Thu, 16 May 2024 13:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 14:12:27.812587
• Title: A novel Reservoir Architecture for Periodic Time Series Prediction
• Title（参考訳）: 周期的時系列予測のための新しい貯留層構造
• Authors: Zhongju Yuan, Geraint Wiggins, Dick Botteldooren,
• Abstract要約: 本稿では,貯水池計算を用いた周期時系列の予測手法を提案する。 このモデルは、リズムの正確な予測を提供するように調整されている。 我々のネットワークは、人間の周波数知覚範囲内のリズム信号を正確に予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7368661961661775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to predicting periodic time series using reservoir computing. The model is tailored to deliver precise forecasts of rhythms, a crucial aspect for tasks such as generating musical rhythm. Leveraging reservoir computing, our proposed method is ultimately oriented towards predicting human perception of rhythm. Our network accurately predicts rhythmic signals within the human frequency perception range. The model architecture incorporates primary and intermediate neurons tasked with capturing and transmitting rhythmic information. Two parameter matrices, denoted as c and k, regulate the reservoir's overall dynamics. We propose a loss function to adapt c post-training and introduce a dynamic selection (DS) mechanism that adjusts $k$ to focus on areas with outstanding contributions. Experimental results on a diverse test set showcase accurate predictions, further improved through real-time tuning of the reservoir via c and k. Comparative assessments highlight its superior performance compared to conventional models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,貯水池計算を用いた周期時系列の予測手法を提案する。 このモデルは、リズムの正確な予測を提供するように調整されている。 貯水池計算の活用により,提案手法は最終的に人間のリズム知覚の予測に向けられている。 我々のネットワークは、人間の周波数知覚範囲内のリズム信号を正確に予測する。 モデルアーキテクチャは、リズミカル情報を取り込み伝達する一次ニューロンと中間ニューロンを包含する。 c と k の2つのパラメータ行列は貯水池全体の力学を調節する。 本稿では,cのポストトレーニングに適応する損失関数を提案し,優れた貢献のある領域に焦点を合わせるために$k$を調節する動的選択(DS)機構を提案する。 種々の試験セットの実験結果は正確な予測を示し, c, kによる貯水池のリアルタイムチューニングによりさらに改善された。 比較評価では、従来のモデルと比較して優れた性能を示している。

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