論文の概要: Reservoir Computing: A New Paradigm for Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02639v1
- Date: Thu, 03 Apr 2025 14:34:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-04 12:55:44.197561
- Title: Reservoir Computing: A New Paradigm for Neural Networks
- Title（参考訳）: Reservoir Computing - ニューラルネットワークの新しいパラダイム
- Authors: Felix Grezes,
- Abstract要約: 1940年代初頭、最初の人工ニューロンモデルは純粋に数学的概念として作られた。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、従来のニューラルネットワークの困難を悪化させる。
これらの問題の解決策として、Reservoir Computingが登場します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: A Literature Review of Reservoir Computing. Even before Artificial Intelligence was its own field of computational science, humanity has tried to mimic the activity of the human brain. In the early 1940s the first artificial neuron models were created as purely mathematical concepts. Over the years, ideas from neuroscience and computer science were used to develop the modern Neural Network. The interest in these models rose quickly but fell when they failed to be successfully applied to practical applications, and rose again in the late 2000s with the drastic increase in computing power, notably in the field of natural language processing, for example with the state-of-the-art speech recognizer making heavy use of deep neural networks. Recurrent Neural Networks (RNNs), a class of neural networks with cycles in the network, exacerbates the difficulties of traditional neural nets. Slow convergence limiting the use to small networks, and difficulty to train through gradient-descent methods because of the recurrent dynamics have hindered research on RNNs, yet their biological plausibility and their capability to model dynamical systems over simple functions makes then interesting for computational researchers. Reservoir Computing emerges as a solution to these problems that RNNs traditionally face. Promising to be both theoretically sound and computationally fast, Reservoir Computing has already been applied successfully to numerous fields: natural language processing, computational biology and neuroscience, robotics, even physics. This survey will explore the history and appeal of both traditional feed-forward and recurrent neural networks, before describing the theory and models of this new reservoir computing paradigm. Finally recent papers using reservoir computing in a variety of scientific fields will be reviewed.
- Abstract（参考訳）: 専門は貯留層計算学。
人工知能が独自の計算科学分野になる前から、人類は人間の脳の活動を模倣しようとしてきた。
1940年代初頭、最初の人工ニューロンモデルは純粋に数学的概念として作られた。
長年にわたり、神経科学とコンピュータ科学のアイデアが現代のニューラルネットワークの開発に使われてきた。
これらのモデルへの関心は急速に高まったが、実践的な応用にうまく適用できなかったために低下し、2000年代後半にはコンピュータの能力が大幅に向上し、特に自然言語処理の分野では、ディープニューラルネットワークを多用する最先端の音声認識器などにおいて再び上昇した。
リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks, RNN)は、ネットワーク内のサイクルを持つニューラルネットワークのクラスであり、従来のニューラルネットワークの難しさをさらに高める。
緩やかな収束が小さなネットワークに制限され、またリカレント力学がRNNの研究を妨げているため、勾配-退化法の訓練が困難になっているが、その生物学的な妥当性と単純な関数上の力学系をモデル化する能力は、計算研究者にとって興味深い。
Reservoir Computingは、従来のRNNが直面するこれらの問題の解決策として現れます。
理論上は健全で計算が速いと仮定して、Reservoir Computingは自然言語処理、計算生物学、神経科学、ロボティクス、物理学など、多くの分野に適用されている。
このサーベイは、この新しい貯水池コンピューティングパラダイムの理論とモデルを記述する前に、従来のフィードフォワードとリカレントニューラルネットワークの両方の歴史と魅力を探求する。
最後に, 種々の科学分野における貯水池計算を応用した最近の論文について概説する。
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