echo state networks | BriefGPT

关键词echo state networks

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白高斯内部噪声对模拟回声态神经网络的影响
该论文研究了噪声对循环神经网络的影响，以训练好的回声状态网络（ESN）为例，探讨了噪声在储层中传播的方式及其统计特性对网络的影响，揭示了不同激活函数和网络结构下，哪种类型的噪声对网络最为关键。
PDF2 months ago
使用声音特征评估回声状态网络对帕金森病预测的研究
该研究旨在开发一种诊断模型，能够在临床实践中实现高准确度和最小化误报阴性，使用 ANOVA 进行特征选择，结合 Echo State Networks 等多种机器学习方法进行评估，结果表明 ESN 方法在 Parkinson's 疾病诊断方
PDF5 months ago
通过反馈改善回波状态网络的性能
通过将一些储备态的组成部分反馈到网络中的输入端，我们可以显著改善给定回声状态网络的性能。我们严格证明，对于任何给定的回声状态网络，反馈几乎总是会提高输出的准确性。在三个代表不同问题类别的任务中，我们发现通过反馈，平均误差的度量减少了 30%
PDF6 months ago
循环神经网络的记忆：我们计算得正确吗？
探讨了循环神经网络的记忆容量问题，对于线性回声状态网络，提出了通过利用记忆容量对输入掩码矩阵具有中性的结果，利用鲁棒的数值方法解决了记忆的不准确性。
PDFa year ago
针对地球系统变异应用的 Echo State Networks 分层相关性传播
本文介绍如何使用层次相关传播技术和回声状态网络模型来提高模型可解释性，并使用海温异常来预测厄尔尼诺南方涛动现象，可以应用于时序预测和图像分类。
PDF2 years ago
利用回声状态网络检测广义同步
研究测试了储层计算和普遍同步检测，通过 Rössler 混沌吸引子实现时间序列中的同步和非同步序列的区分，并证明了基于 ESN 的同步检测方法具有在线检测能力，对于监测连续信号的动力学同步变化具有很好的应用前景。
PDF7 years ago
MMLTE-U 中用于自组织资源分配的 Echo State 网络，通过上下行解耦
本篇论文研究了包含 LTE-U 的异构小型蜂窝网络中的上下行解耦资源分配问题，提出了一个基于回声状态网络框架的分布式算法，该算法可以使小型基站自主选择其最优的带宽分配策略，并在用户关联、频谱分配和负载均衡方面取得了显著的增益。
PDF8 years ago
NIPSEcho State Networks 中学习输入和循环权重矩阵
本文主要介绍了一种利用 ESN 网络输出单元的线性特性，简化学习输入和循环矩阵的技术方法，并将其与 BPTT 技术相比较，发现该方法在信号分类方面表现更好。
PDF11 years ago