Ein Überblick über Beispielpoolberechnungen beim maschinellen Lernen

Reservoir Computing (RC) ist ein Computer-Framework, das im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen nur einige Parameter aktualisiert, während andere Parameter zufällig ausgewählt und festgelegt werden.

Der Reservepool ist ein festes nichtlineares System, das durch seine Dynamik das Eingangssignal auf einen höherdimensionalen Rechenraum abbildet. Das Reservoir kann als Blackbox betrachtet werden. Nachdem das Eingangssignal an das Reservoir zurückgekoppelt wurde, wird ein einfacher Auslesemechanismus trainiert, um den Zustand des Reservoirs zu lesen und ihn dem erforderlichen Ausgang zuzuordnen.

Da die Reservoirdynamik fest vorgegeben ist, findet das Training nur während der Auslesephase statt.

Die traditionelle Reservepoolberechnung muss zwei Bedingungen erfüllen: Sie besteht aus unabhängigen nichtlinearen Einheiten und kann Informationen speichern.

Die Berechnung des Reservepools ist im Wesentlichen eine Methode, mit der maschinelle Lernalgorithmen schneller ausgeführt werden können.

Das „Reservoir“ im Begriff bezieht sich auf das Energiesystem. Ein dynamisches System wird durch eine mathematische Funktion dargestellt, die erklärt, wie sich Punkte im Raum im Laufe der Zeit ändern. Wenn Sie dies wissen, können Sie die Position des Punktes im Raum vorhersagen.

Der Reservepool besteht aus mehreren zufällig verbundenen, zirkulär verbundenen Einheiten. Die Reservepoolberechnung nutzt ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk, anstatt alle Parameter des Netzwerks zu aktualisieren, und behält andere Parameter nach zufälliger Auswahl unverändert bei.

Der Rahmen der Reservepoolberechnung ähnelt dem Rahmen des rekursiven neuronalen Netzwerks, des Liquid State Machine und anderer rekursiver neuronaler Netzwerkmodelle. Es ist dieses Design, das den Reservepool ermöglicht Berechnung zur Verarbeitung Sehr effektiv für Aufgaben mit zeitlichen oder sequentiellen Daten.

Der Zweck der Reservepoolberechnung

Die Reservepoolberechnung besteht darin, die nichtlineare Eingabe sequentiell in einen hochdimensionalen Raum umzuwandeln, sodass die Eigenschaften der Eingabe durch einen einfachen Lernalgorithmus auf effiziente Weise ausgelesen werden können . Neben der Nutzung rekurrenter neuronaler Netze können auch andere dynamische Systeme als Reservepools genutzt werden. Das Ziel des Reserve Pool Computing besteht darin, Systeme aufzubauen, die Informationen und Daten schneller und mit geringeren Lernkosten verarbeiten können. Dies ist insbesondere beim maschinellen Lernen wichtig, da beim Training großer Datensätze oft ein hoher Stromverbrauch anfällt. „Reserve-Pool-Berechnungstyp“ 1. Kontextuelles Nachhallnetzwerk

Im kontextuellen Nachhallnetzwerk gibt die Eingabeschicht das Signal in das hochdimensionale dynamische System ein, und die Informationen in diesem hochdimensionalen dynamischen System werden von einem trainierbaren einschichtigen Perzeptron ausgelesen. Es gibt zwei Arten dynamischer Systeme: eines ist ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk mit festen Zufallsgewichten, und das andere dynamische System ist ein kontinuierliches Reaktions-Diffusionssystem, das vom Turing-Morphogenese-Modell inspiriert ist.

2. Echo State Network
• Das Echo State Network verfügt über eine spärlich verbundene verborgene Schicht. Die Konnektivität der verborgenen Schicht beträgt normalerweise weniger als 10 %. Versucht, ein größeres, zufällig gewichtetes, wiederkehrendes neuronales Netzwerk mit einem Eingangssignal anzusteuern, das in jedem Neuron im Reservoir ein nichtlineares Antwortsignal induziert, das dann mithilfe einer trainierbaren linearen Kombination aller Antwortsignale mit dem gewünschten Ausgangssignal verbunden wird.
• 3. Liquid State Machine

Die Liquid State Machine (LSM) verwendet ein pulsierendes neuronales Netzwerk. LSM besteht aus einer großen Anzahl von Knoten oder Neuronen. Jedes Neuron erhält zeitlich veränderliche Eingaben von anderen Neuronen und externen Quellen. Aufgrund der sich wiederholenden Natur von Verbindungen werden zeitlich variierende Eingaben zu räumlich-zeitlichen Aktivierungsmustern in Netzwerkknoten. Diese räumlich-zeitlichen Aktivierungsmuster werden dann durch lineare Diskriminanzeinheiten ausgelesen.

4. Nichtlineare transiente Berechnung

Wenn zeitlich veränderliche Eingangssignale die interne Dynamik eines Mechanismus verlassen, verursachen diese Abweichungen vorübergehende oder vorübergehende Änderungen, die sich im Ausgang des Geräts widerspiegeln.

5. Deep-Reserve-Pool-Berechnung

Mit dem Aufkommen von Deep-Reserve-Pool-Berechnungsmodellen begann sich der Reserve-Pool-Berechnungsrahmen in Richtung Deep Learning zu erweitern, um zeitliche Daten auf hierarchische Weise zu verarbeiten, und ermöglichte auch die Untersuchung von Hierarchische Kombinationen Rolle in RNN.

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