Fugu-MT 論文翻訳(概要): An introduction to reservoir computing

論文の概要: An introduction to reservoir computing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13212v1
Date: Thu, 12 Dec 2024 21:19:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-19 16:48:24.667368
Title: An introduction to reservoir computing
Title（参考訳）: 貯水池計算入門
Authors: Michael te Vrugt,
Abstract要約: 貯留層計算は高次元のリカレントネットワークを使用し、最終層のみを訓練する。電子工学、フォトニクス、スピントロニクス、力学、生物学から来る重要な物理実装をいくつか紹介する。
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Abstract: There is a growing interest in the development of artificial neural networks that are implemented in a physical system. A major challenge in this context is that these networks are difficult to train since training here would require a change of physical parameters rather than simply of coefficients in a computer program. For this reason, reservoir computing, where one employs high-dimensional recurrent networks and trains only the final layer, is widely used in this context. In this chapter, I introduce the basic concepts of reservoir computing. Moreover, I present some important physical implementations coming from electronics, photonics, spintronics, mechanics, and biology. Finally, I provide a brief discussion of quantum reservoir computing.
Abstract（参考訳）: 物理システムに実装された人工ニューラルネットワークの開発への関心が高まっている。この文脈における大きな課題は、これらのネットワークは、ここでのトレーニングでは単にコンピュータプログラムの係数ではなく、物理的なパラメータを変更する必要があるため、トレーニングが難しいことである。このため、高次元のリカレントネットワークを使用し、最終層のみを訓練する貯水池計算がこの文脈で広く用いられている。本章では,貯水池計算の基本概念を紹介する。さらに,電子工学,フォトニクス,スピントロニクス,力学,生物学などの重要な物理実装についても紹介する。最後に、量子貯水池計算について簡単な議論を行う。

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