論文の概要: Unsupervised Learning in Echo State Networks for Input Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11409v4
- Date: Wed, 30 Jul 2025 14:09:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 14:05:50.866669
- Title: Unsupervised Learning in Echo State Networks for Input Reconstruction
- Title（参考訳）: 入力再構成のためのエコー状態ネットワークにおける教師なし学習
- Authors: Taiki Yamada, Yuichi Katori, Kantaro Fujiwara,
- Abstract要約: エコー状態ネットワーク(ESN)は、リードアウト層のみをトレーニング可能な、リカレントニューラルネットワークのクラスである。
本研究では,読み出し層をトレーニングし,ESNに入力された入力時系列を再構成する入出力再構成(IR)に焦点を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Echo state networks (ESNs) are a class of recurrent neural networks in which only the readout layer is trainable, while the recurrent and input layers are fixed. This architectural constraint enables computationally efficient processing of time-series data. Traditionally, the readout layer in ESNs is trained using supervised learning with target outputs. In this study, we focus on input reconstruction (IR), where the readout layer is trained to reconstruct the input time series fed into the ESN. We show that IR can be achieved through unsupervised learning (UL), without access to supervised targets, provided that the ESN parameters are known a priori and satisfy invertibility conditions. This formulation allows applications relying on IR, such as dynamical system replication and noise filtering, to be reformulated within the UL framework via straightforward integration with existing algorithms. Our results suggest that prior knowledge of ESN parameters can reduce reliance on supervision, thereby establishing a new principle: not only by fixing part of the network parameters but also by exploiting their specific values. Furthermore, our UL-based algorithms for input reconstruction and related tasks are suitable for autonomous processing, offering insights into how analogous computational mechanisms might operate in the brain in principle. These findings contribute to a deeper understanding of the mathematical foundations of ESNs and their relevance to models in computational neuroscience.
- Abstract（参考訳）: エコー状態ネットワーク(ESN)は、リカレント層と入力層が固定されている間、リードアウト層のみをトレーニング可能な、リカレントニューラルネットワークのクラスである。
このアーキテクチャ制約は、時系列データの計算的に効率的な処理を可能にする。
伝統的に、ESNの読み出し層は、目標出力による教師あり学習を用いて訓練される。
本研究では,読み出し層をトレーニングし,ESNに入力された入力時系列を再構成する入出力再構成(IR)に焦点を当てた。
IRは教師なし学習(UL)によって達成できることを示し,ERSパラメータが先行性として知られ,可逆性条件を満たすことを仮定した。
この定式化により、動的システムのレプリケーションやノイズフィルタリングといったIRに依存するアプリケーションは、既存のアルゴリズムと直接統合することで、ULフレームワーク内で再設計された。
ESNパラメータの事前知識は、ネットワークパラメータの一部を固定するだけでなく、その特定の値を活用することによって、監督への依存を軽減し、新たな原則を確立することができることを示唆している。
さらに、入力再構成と関連するタスクのためのULベースのアルゴリズムは、自律処理に適しており、原理的に脳内で類似の計算機構がどのように機能するかについての洞察を提供する。
これらの知見は、ESNの数学的基礎と、計算神経科学のモデルとの関連性に関する深い理解に寄与する。
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