Dec, 2023
注意力增强的储备计算
Attention-Enhanced Reservoir Computing
Felix Köster, Kazutaka Kanno, Jun Ohkubo, Atsushi Uchida
TL;DR光子储水池计算作为加速时间序列预测的硬件实现需求的最新技术,已被广泛运用,然而在预测混沌时间序列方面,传统的储水池计算模型在准确性方面存在一定局限性,因此我们引入了一种注意力机制,用于增强储水池计算模型输出阶段的预测准确性,实验结果表明,采用注意力机制的光子储水池计算能够提高较小储水池的预测能力,这些进展凸显了储水池计算在准确预测混沌时间序列的实际应用中的变革性可能性。