論文の概要: Optimizing the Network Topology of a Linear Reservoir Computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23391v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 16:24:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.200432
• Title: Optimizing the Network Topology of a Linear Reservoir Computer
• Title（参考訳）: リニア貯留層コンピュータのネットワークトポロジーの最適化
• Authors: Sahand Tangerami, Nicholas A. Mecholsky, Francesco Sorrentino,
• Abstract要約: 貯留層コンピューティング(Reservoir computing)は、予測および観測タスクのための時間データを処理する機械学習ツールである。 伝統的に、貯水池コンピュータ(RC)の接続はランダムに発生し、基本設計を欠いている。 本稿では,線形RCのトポロジを最適化し,その性能と解釈性を改善することに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning has become a fundamental approach for modeling, prediction, and control, enabling systems to learn from data and perform complex tasks. Reservoir computing is a machine learning tool that leverages high-dimensional dynamical systems to efficiently process temporal data for prediction and observation tasks. Traditionally, the connectivity of a reservoir computer (RC) is generated at random, lacking a principled design. Here, we focus on optimizing the topology of a linear RC to improve its performance and interpretability, which we achieve by decoupling the RC dynamics into a number of independent modes. We then proceed to optimize each one of these modes to perform a given task, which corresponds to selecting an optimal RC connectivity in terms of a given set of eigenvalues of the RC adjacency matrix. Simulations on networks of varying sizes show that the optimized RC significantly outperforms randomly constructed reservoirs in both the training and testing phases and also often surpasses nonlinear reservoirs of comparable size. This approach provides both practical performance advantages and theoretical guidelines for designing efficient, task-specific, and analytically transparent RC architectures.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、モデリング、予測、制御の基本的なアプローチとなり、システムはデータから学習し、複雑なタスクを実行することができる。 貯留層コンピューティング(Reservoir computing)は、高次元力学システムを活用して、予測および観測タスクのための時間データを効率的に処理する機械学習ツールである。 伝統的に、貯水池コンピュータ(RC)の接続はランダムに発生し、基本設計を欠いている。 本稿では,線形RCのトポロジを最適化し,その性能と解釈性を向上させることに着目し,RCダイナミクスを複数の独立モードに分離することで実現した。 次に、各モードを最適化して与えられたタスクを実行する。これは、RC隣接行列の与えられた固有値のセットから最適なRC接続を選択することに対応する。 様々な大きさのネットワーク上でのシミュレーションでは、最適化されたRCはトレーニングとテストの両方のフェーズにおいてランダムに構築された貯水池を著しく上回り、しばしば同等の大きさの非線形貯水池を上回ります。 このアプローチは、効率的なタスク特化アーキテクチャと分析的に透過的なRCアーキテクチャを設計するための実用的なパフォーマンス上の利点と理論的ガイドラインの両方を提供する。

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