Jan, 2024

基于孤立波和生物灵感非线性变换的物理储层计算

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TL;DR利用表面流动液膜上激发的孤立波，实验证明一种物理上的储备计算系统，该系统通过对输入数据进行非线性转换来替代随机性的影响，从而作为传统储备计算算法的技术简单的硬件改进。
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发现论文，激发创造
  • 使用测量控制的量子动力学进行储备计算

    我们引入了一种量子 RC 系统，利用共振腔中的受探测原子的动力学，提出的量子储层可以使用较少的人工神经元进行快速可靠的预测，理论上验证了储层的操作并展示了在计算和能源资源有限的条件下使用近似计算方法进行可行预测的潜力。

    Mar, 2024

  • 关于蓄水池计算及其超越传统机器学习的跨学科应用的调查

    储备计算（RC）是一种递归神经网络，通过随机连接神经元实现对时间信号处理的应用。该模型具有丰富的动力学、线性可分性和记忆能力，可在各种应用中生成适当的响应。RC 的研究领域涉及机器学习、物理学、生物学和神经科学，可应用于物理硬件和生物设备的复杂动力学实现及对大脑机制的理解。本文对 RC 的发展进行了综合回顾，包括模型、应用和脑机制的建模，并提供了储备设计、编码框架统一、物理实现以及与认知神经科学和进化之间的相互作用等新视角。

    Jul, 2023

  • 使用储层计算器预测具有频繁相位转移的强制 Van der Pol 方程

    预测具有外部驱动相位快速变化的非自治动力系统的可行性进行了研究，结果表明，尽管存在隐藏变量，但非自治动力系统仍然是可预测的，并且储层计算机可以为个体轮班工人提供更好的计划安排。

    Apr, 2024

  • 传统与新一代蓄水库计算的混合应用在动力系统精确高效预测中

    基于混合模型的混沌动力系统时间序列预测方法能够提高计算效率和解决传统模型的局限性。

    Mar, 2024

  • 离散时间特征和储备计算的随机性

    本文提出了新的几何解释，解释了库沃塞蓝计算的现象，将其构建为强普适性水库系统；随机投影所有状态空间系统的家族，以产生 Volterra 级数扩展，生成随机系数的状态仿射水库系统能够通过为每个不同的滤波器训练一个不同的线性输出来近似任何消退存储过滤器类中的元素。

    Sep, 2020

  • 物理库容计算的最新进展：综述

    该综述通过将物理沉积池按类型分类，概述了近期物理沉积池计算的进展，并讨论了与物理沉积池计算相关的当前问题和前景，以进一步扩展其实际应用和开发下一代机器学习系统。

    Aug, 2018

  • 利用无监督储备计算进行信号噪声分离

    基于时间序列预测的信号 - 噪音分离方法，使用储备计算从给定信号中提取可预测信息。该方法能够估计噪音分布并间接评估信噪比，对各种信号和噪音组合都表现出强大的分离能力。

    Apr, 2024

  • 使用机器学习控制动态系统达到复杂目标状态：下一代与经典的储层计算

    应用机器学习控制混沌参数 Lorenz 系统，研究表明下一代水库计算在数据有限的情况下可以显著优于传统水库计算，并在实际控制应用中具有进一步潜力。

    Jul, 2023

  • 基于分析和全基于电阻忆阻器的蓄能池计算用于时间数据分类

    我们的研究引入了一种新型的双存储器 RC 系统，通过基于 WOx 的忆阻器实现 16 个不同状态的编码和基于 TiOx 的忆阻器实现长期记忆单元，实现了处理时间数据集的能力。通过对孤立语音数字识别和 Mackey-Glass 时间序列预测的基准任务的验证，该系统在数字识别中达到了 98.84% 的准确率，在时间序列预测任务中保持了较低的规范化均方根误差（NRMSE）0.036，突出了其能力。本研究揭示了基于忆阻器的 RC 系统在处理复杂时间挑战方面的能力，为神经形态计算的进一步创新奠定了基础。

    Mar, 2024

  • 振荡增强带有反馈的库蓄水计算中的时间序列预测

    通过振荡驱动储层计算的反馈机制，本研究提出一种能够稳定网络活动且诱导复杂储层动力学的储层计算模型，即振荡驱动储层计算（ODRC）。ODRC 在运动定时和混沌时间序列预测任务中与传统储层计算方法相比能更准确地复现长期目标时间序列，并能从有限观测中学习到抽象生成规则。基于这种简单且计算廉价的实现所获得的显著改进，ODRC 可作为各种时间序列数据的实用模型，并可作为神经震荡及其小脑处理器的模型进行生物学探讨。

    Jun, 2024