利用时间偏移缩减储备计算机的规模
神经与进化计算
2024-06-19 v1 机器学习
摘要
储备计算机是一种被安排用于计算的动力系统。通常，储备计算机通过将大量非线性节点连接在一个包含递归连接的网络中而构建。为了获得准确的结果，储备通常包含数百到数千个节点。这种高维度使得使用动力系统理论中的工具来分析储备计算机变得困难。此外，需要创建并连接大量非线性节点，使得设计和构建比数字储备计算机更快且功耗更低的模拟储备计算机变得困难。我们在此证明，储备计算机可分为两部分：一小组非线性节点（储备）和一组独立的时间偏移储备输出信号。时间偏移输出信号有助于提高储备计算机的秩和记忆能力，而这小组非线性节点可创建输入动力系统的嵌入。我们利用此时间偏移技术，仅用少量虚拟节点便从基于光电子延迟的储备计算机获得了优异性能。由于仅需少数非线性节点，储备计算机的构建变得容易得多，且基于延迟的储备计算机能以高得多的速度运行。
引用
@article{arxiv.2205.02267,
title = {Time Shifts to Reduce the Size of Reservoir Computers},
author = {Thomas L. Carroll and Joseph D. Hart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.02267},
year = {2024}
}