論文の概要: Structuring Multiple Simple Cycle Reservoirs with Particle Swarm Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05347v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 12:25:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:31:50.669343
• Title: Structuring Multiple Simple Cycle Reservoirs with Particle Swarm Optimization
• Title（参考訳）: 粒子群最適化による簡易循環型貯留層の構築
• Authors: Ziqiang Li, Robert Simon Fong, Kantaro Fujiwara, Kazuyuki Aihara, Gouhei Tanaka,
• Abstract要約: Reservoir Computing (RC)は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)から導かれる時間効率の計算パラダイムである。 本稿では,Echo State Networks (ESNs)を拡張したマルチ・リザーバ・フレームワークであるMultiple Simple Cycle Reservoirs (MSCRs)を紹介する。 粒子群最適化 (PSO) を用いたMSCRの最適化は, 既存の多貯留層モデルよりも優れており, より低次元状態空間での競合予測性能を実現することが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.452666723220885
• License:
• Abstract: Reservoir Computing (RC) is a time-efficient computational paradigm derived from Recurrent Neural Networks (RNNs). The Simple Cycle Reservoir (SCR) is an RC model that stands out for its minimalistic design, offering extremely low construction complexity and proven capability of universally approximating time-invariant causal fading memory filters, even in the linear dynamics regime. This paper introduces Multiple Simple Cycle Reservoirs (MSCRs), a multi-reservoir framework that extends Echo State Networks (ESNs) by replacing a single large reservoir with multiple interconnected SCRs. We demonstrate that optimizing MSCR using Particle Swarm Optimization (PSO) outperforms existing multi-reservoir models, achieving competitive predictive performance with a lower-dimensional state space. By modeling interconnections as a weighted Directed Acyclic Graph (DAG), our approach enables flexible, task-specific network topology adaptation. Numerical simulations on three benchmark time-series prediction tasks confirm these advantages over rival algorithms. These findings highlight the potential of MSCR-PSO as a promising framework for optimizing multi-reservoir systems, providing a foundation for further advancements and applications of interconnected SCRs for developing efficient AI devices.
• Abstract（参考訳）: Reservoir Computing (RC) は、Recurrent Neural Networks (RNN) から派生した時間効率の計算パラダイムである。 Simple Cycle Reservoir (SCR) は最小限の設計で際立つRCモデルであり、構成の複雑さが極端に低く、線形力学系においても時間不変因果性フェーディングメモリフィルタを普遍的に近似できることを示す。 本稿では,Echo State Networks (ESN) を拡張する多層貯留層フレームワークであるMultiple Simple Cycle Reservoirs (MSCR) について紹介する。 粒子群最適化 (PSO) を用いたMSCRの最適化は, 既存の多貯留層モデルよりも優れており, 低次元状態空間での競合予測性能を実現していることを示す。 相互接続を重み付き指向非巡回グラフ(DAG)としてモデル化することにより,フレキシブルでタスク固有のネットワークトポロジ適応を実現する。 3つのベンチマーク時系列予測タスクの数値シミュレーションは、競合するアルゴリズムよりもこれらの利点を裏付ける。 これらの知見は,MSCR-PSOを多貯留層システムの最適化のための有望なフレームワークとしての可能性を強調し,効率的なAIデバイス開発のための相互接続型SCRのさらなる進歩と応用の基盤を提供する。

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