論文の概要: Infinite-dimensional next-generation reservoir computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09800v3
• Date: Fri, 21 Feb 2025 08:59:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 17:08:14.078361
• Title: Infinite-dimensional next-generation reservoir computing
• Title（参考訳）: 無限次元次世代貯水池計算
• Authors: Lyudmila Grigoryeva, Hannah Lim Jing Ting, Juan-Pablo Ortega,
• Abstract要約: 次回の貯水池計算(NG-RC)は、複雑なシステムの時間内予測の優れた性能に多くの注目を集めている。 本稿では, NG-RCは, 空間共有機能が非常に大きい場合でも, 訓練が実現可能な隆起として普遍性を持つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.03863830033243
• License:
• Abstract: Next-generation reservoir computing (NG-RC) has attracted much attention due to its excellent performance in spatio-temporal forecasting of complex systems and its ease of implementation. This paper shows that NG-RC can be encoded as a kernel ridge regression that makes training efficient and feasible even when the space of chosen polynomial features is very large. Additionally, an extension to an infinite number of covariates is possible, which makes the methodology agnostic with respect to the lags into the past that are considered as explanatory factors, as well as with respect to the number of polynomial covariates, an important hyperparameter in traditional NG-RC. We show that this approach has solid theoretical backing and good behavior based on kernel universality properties previously established in the literature. Various numerical illustrations show that these generalizations of NG-RC outperform the traditional approach in several forecasting applications.
• Abstract（参考訳）: 次世代貯水池計算(NG-RC)は,複雑なシステムの時空間予測における優れた性能と実装の容易さから注目されている。 本稿では,NG-RCをカーネルリッジレグレッションとして符号化することで,選択した多項式の空間が非常に大きい場合でも,トレーニングを効率的かつ実現可能であることを示す。 さらに、無限個の共変量への拡張が可能であり、これは従来のNG-RCの重要なハイパーパラメータである多項式共変量の数と同様に、説明的因子と見なされる過去のラグに関して方法論を非依存にする。 本稿は,本論文で確立したカーネルの普遍性特性に基づいて,本手法の理論的裏付けと良好な挙動を示す。 様々な数値図は、NG-RCのこれらの一般化が、いくつかの予測応用において従来のアプローチよりも優れていることを示している。

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