时间分辨率对通过储备池计算复现混沌动力学的影响
机器学习
2023-07-05 v2
摘要
储备池计算是一种使用具有非线性和短期记忆的结构（称为储备池）的机器学习范式。近年来，储备池计算已扩展到诸如混沌时间序列的自主生成以及时间序列预测与分类等新功能。此外，还展示了新的可能性，例如推断先前未见吸引子的存在。相比之下，采样对此类功能有强烈影响。采样在以现有物理系统作为储备池的物理储备池计算机中是不可或缺的，因为通常使用外部数字系统进行数据输入往往不可避免。本研究分析了采样对储备池计算自主再生混沌时间序列能力的影响。我们发现，正如预期，过粗的采样会降低系统性能，但过密的采样同样不合适。基于捕捉吸引子局部与全局特征的定量指标，我们确定了合适的采样频率窗口并讨论了其潜在机制。
引用
@article{arxiv.2302.10761,
title = {Effect of temporal resolution on the reproduction of chaotic dynamics via reservoir computing},
author = {Kohei Tsuchiyama and André Röhm and Takatomo Mihana and Ryoichi Horisaki and Makoto Naruse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.10761},
year = {2023}
}