論文の概要: Reservoir Computing Generalized

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12104v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 05:02:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:39:32.630226
• Title: Reservoir Computing Generalized
• Title（参考訳）: 貯留層コンピューティングの一般化
• Authors: Tomoyuki Kubota, Yusuke Imai, Sumito Tsunegi, Kohei Nakajima,
• Abstract要約: 物理ニューラルネットワーク(PNN)は、高速計算やエネルギー効率などの機械学習タスクや物理特性を解く強力な可能性を持っている。 貯留層計算(Reservoir Computing, RC)は, 動的システムを用いた情報処理システムを実現するための優れたフレームワークである。 本稿では,この要求を頭に向けることで,貯水池計算(GRC)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A physical neural network (PNN) has both the strong potential to solve machine learning tasks and intrinsic physical properties, such as high-speed computation and energy efficiency. Reservoir computing (RC) is an excellent framework for implementing an information processing system with a dynamical system by attaching a trained readout, thus accelerating the wide use of unconventional materials for a PNN. However, RC requires the dynamics to reproducibly respond to input sequence, which limits the type of substance available for building information processors. Here we propose a novel framework called generalized reservoir computing (GRC) by turning this requirement on its head, making conventional RC a special case. Using substances that do not respond the same to identical inputs (e.g., a real spin-torque oscillator), we propose mechanisms aimed at obtaining a reliable output and show that processed inputs in the unconventional substance are retrievable. Finally, we demonstrate that, based on our framework, spatiotemporal chaos, which is thought to be unusable as a computational resource, can be used to emulate complex nonlinear dynamics, including large scale spatiotemporal chaos. Overall, our framework removes the limitation to building an information processing device and opens a path to constructing a computational system using a wider variety of physical dynamics.
• Abstract（参考訳）: 物理ニューラルネットワーク(PNN)は、機械学習タスクと、高速計算やエネルギー効率といった本質的な物理特性を解く強力な可能性を持っている。 貯留層計算(Reservoir Computing, RC)は, トレーニング済みのリードアウトを付加することにより, 動的システムによる情報処理システムを実装するための優れたフレームワークである。 しかし、RCは、情報プロセッサを構築するために利用可能な物質の種類を制限する入力シーケンスに再現的に応答するダイナミクスを必要とする。 本稿では,一般貯水池計算(GRC)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 同一の入力に応答しない物質(例えば、実スピントルク発振器)を用いて、信頼性の高い出力を得るためのメカニズムを提案し、非伝統的な物質における処理された入力が検索可能であることを示す。 最後に、我々の枠組みに基づき、大規模時空間カオスを含む複雑な非線形力学をエミュレートするために、計算資源として使用できないと考えられる時空間カオスが利用できることを示した。 全体として,情報処理装置構築の限界を排除し,より多様な物理力学を用いた計算システム構築の道を開く。

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