基于简单振荡器的储备池计算：虚拟与现实网络
神经与进化计算
2021-08-09 v1
摘要
储备池计算方案是一种利用动力系统天然计算能力的机器学习机制。在实验与理论中均已被证明强大的一类重要系统是延迟系统。本工作中，我们通过评估 NARMA10 与 Sante Fe 任务，系统性地研究混合网络-延迟系统的储备池计算性能。我们构建了可视为从经典网络到延迟系统“虚拟网络”尺度上中间步骤的“复用网络”。我们发现延迟方法可推广至网络情形而不损失计算能力，从而能够实现更快速的储备池计算基底。
引用
@article{arxiv.1802.08590,
title = {Reservoir computing with simple oscillators: Virtual and real networks},
author = {André Röhm and Kathy Lüdge},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.08590},
year = {2021}
}