論文の概要: Empirical Investigation into Configuring Echo State Networks for Representative Benchmark Problem Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10887v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 17:55:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.443296
• Title: Empirical Investigation into Configuring Echo State Networks for Representative Benchmark Problem Domains
• Title（参考訳）: 適応ベンチマーク問題領域のためのエコー状態ネットワークの構成に関する実証的研究
• Authors: Brooke R. Weborg, Gursel Serpen,
• Abstract要約: 様々なパラメータ選択の影響と値調整,およびEcho State Networkへのアーキテクチャ変更は,現場での経験を伴わずに完全に理解することが困難である。 本稿では,Echo State Networkの性能が,アーキテクチャ,設計,パラメータ選択および値の変動に対してどのように影響するかを検討する。
• 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: This paper examines Echo State Network, a reservoir computer, performance using four different benchmark problems, then proposes heuristics or rules of thumb for configuring the architecture, as well as the selection of parameters and their values, which are applicable to problems within the same domain, to help serve to fill the experience gap needed by those entering this field of study. The influence of various parameter selections and their value adjustments, as well as architectural changes made to an Echo State Network, a powerful recurrent neural network configured as a reservoir computer, can be challenging to fully comprehend without experience in the field, and even some hyperparameter optimization algorithms may have difficulty adjusting parameter values without proper manual selections made first. Therefore, it is imperative to understand the effects of parameters and their value selection on Echo State Network architecture performance for a successful build. Thus, to address the requirement for an extensive background in Echo State Network architecture, as well as examine how Echo State Network performance is affected with respect to variations in architecture, design, and parameter selection and values, a series of benchmark tasks representing different problem domains, including time series prediction, pattern generation, chaotic system prediction, and time series classification, were modeled and experimented on to show the impact on the performance of Echo State Network.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,4つの異なるベンチマーク問題を用いた性能評価を行う貯水池コンピュータであるEcho State Networkについて検討し,アーキテクチャを構成するためのヒューリスティックや親指の規則,および同じ領域内の問題に適用可能なパラメータと値の選択を提案し,この分野に参入する人々に必要な経験ギャップを埋める手助けとなる。 様々なパラメータ選択の影響と値調整、および貯水池コンピュータとして構成された強力なリカレントニューラルネットワークであるEcho State Networkへのアーキテクチャ変更は、フィールドの経験なしに完全に理解することが困難であり、いくつかのハイパーパラメータ最適化アルゴリズムでさえ、パラメータ値を適切な手動選択なしで調整することが困難である。 したがって,Echo State Networkアーキテクチャの性能に対するパラメータと値の選択の影響を理解することが重要である。 そこで,Echo State Network アーキテクチャの広範な背景と,アーキテクチャ,設計,パラメータ選択および値のバリエーションに関して,Echo State Network のパフォーマンスがどのように影響を受けるかを検討するため,時系列予測,パターン生成,カオスシステム予測,時系列分類など,さまざまな問題領域を表す一連のベンチマークタスクをモデル化し,Echo State Network の性能への影響を示す実験を行った。

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