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下一代储备池计算

储备池计算是一类最好的机器学习算法,用于处理由动态系统使用观测的时间序列数据生成的信息。重要的是,它需要非常小的训练数据集,使用线性优化,因此需要最少的计算资源。然而,该算法使用随机抽样矩阵来定义潜在的递归神经网络,并有大量必须优化的元参数。最近的研究结果表明,储层计算与非线性向量自回归计算是等价的,它不需要随机矩阵,更少的元参数,并提供了可解释的结果。在这里,我们证明了非线性向量自回归在储备池计算基准任务中表现出色,并且需要更短的训练数据集和训练时间,预示着下一代储备池计算的到来。

原文题目:Next Generation Reservoir Computing

原文:Reservoir computing is a best-in-class machine learning algorithm for processing information generated by dynamical systems using observed time-series data. Importantly, it requires very small training data sets, uses linear optimization, and thus requires minimal computing resources. However, the algorithm uses randomly sampled matrices to define the underlying recurrent neural network and has a multitude of metaparameters that must be optimized. Recent results demonstrate the equivalence of reservoir computing to nonlinear vector autoregression, which requires no random matrices, fewer metaparameters, and provides interpretable results. Here, we demonstrate that nonlinear vector autoregression excels at reservoir computing benchmark tasks and requires even shorter training data sets and training time, heralding the next generation of reservoir computing.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2106.07688

原文作者:Daniel J. Gauthier, Erik Bollt, Aaron Griffith, Wendson A.S. Barbosa

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