論文の概要: Learning Chaotic Dynamics with Neuromorphic Network Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10773v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 14:50:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.793987
• Title: Learning Chaotic Dynamics with Neuromorphic Network Dynamics
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックネットワークダイナミクスを用いたカオスダイナミクスの学習
• Authors: Yinhao Xu, Georg A. Gottwald, Zdenka Kuncic,
• Abstract要約: 本研究では,力学系であるニューロモルフィックネットワークを用いて動的システムを学習し,モデル化する方法について検討する。 本研究で使用されるニューロモルフィック・ネットワークは,入力された電気信号に対するニューロシナプス非線形応答を生じさせる旋律素子からなる複雑な電気回路に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study investigates how dynamical systems may be learned and modelled with a neuromorphic network which is itself a dynamical system. The neuromorphic network used in this study is based on a complex electrical circuit comprised of memristive elements that produce neuro-synaptic nonlinear responses to input electrical signals. To determine how computation may be performed using the physics of the underlying system, the neuromorphic network was simulated and evaluated on autonomous prediction of a multivariate chaotic time series, implemented with a reservoir computing framework. Through manipulating only input electrodes and voltages, optimal nonlinear dynamical responses were found when input voltages maximise the number of memristive components whose internal dynamics explore the entire dynamical range of the memristor model. Increasing the network coverage with the input electrodes was found to suppress other nonlinear responses that are less conducive to learning. These results provide valuable insights into how a practical neuromorphic network device can be optimised for learning complex dynamical systems using only external control parameters.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,力学系であるニューロモルフィックネットワークを用いて動的システムを学習し,モデル化する方法について検討する。 本研究で使用されるニューロモルフィック・ネットワークは,入力された電気信号に対するニューロシナプス非線形応答を生じさせる旋律素子からなる複雑な電気回路に基づいている。 基礎となるシステムの物理を用いて計算をどのように行うかを決定するため、ニューラルネットワークをシミュレーションし、貯水池計算フレームワークを用いて実装された多変量カオス時系列の自律予測に基づいて評価した。 入力電極と電圧のみを操作することにより、入力電圧が内部ダイナミクスがメムリスタモデル全体の力学範囲を探索するメムリスタ成分の数を最大化するときに、最適非線形応答が発見された。 入力電極によるネットワークカバレッジの増加は、学習に適さない他の非線形応答を抑制することが判明した。 これらの結果は、外部制御パラメータのみを用いて複雑な力学系を学習するために、実用的なニューロモルフィックネットワークデバイスをどのように最適化できるかについての貴重な洞察を提供する。

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