機械学習におけるサンプルプール計算のレビュー

リザーバー コンピューティング (RC) は、再帰的ニューラル ネットワークを使用するコンピューティング フレームワークです。従来のニューラル ネットワークとは異なり、一部のパラメーターのみを更新してランダムに選択し、他のパラメーターは固定します。

リザーブ プールは、ダイナミクスを通じて入力信号を高次元の計算空間にマッピングする固定の非線形システムです。リザーバーはブラック ボックスとみなすことができ、入力信号がリザーバーにフィードバックされると、リザーバーの状態を読み取り、必要な出力にマッピングするように単純な読み出しメカニズムがトレーニングされます。

リザーバのダイナミクスは固定されているため、トレーニングは読み出しフェーズ中にのみ発生します。

従来の予備プールの計算では、独立した非線形ユニットで構成され、情報を保存できるという 2 つの条件を満たす必要があります。

リザーブ プールの計算は、本質的には、機械学習アルゴリズムをより高速に実行するために使用される方法です。

この用語の「貯水池」は電力システムを指します。力学システムは、空間内の点が時間の経過とともにどのように変化するかを説明する数学関数によって表されます。これを知ることで、空間内の点の位置を予測することができます。

リザーブ プールは、ランダムに接続されたいくつかの循環接続ユニットで構成されます。リザーブ プールの計算にはリカレント ニューラル ネットワークが利用されます。ネットワークのすべてのパラメーターを更新する代わりに、いくつかのパラメーターのみが更新され、ランダム 選択後、他のパラメータを変更しないでください。

リザーブ プール計算のフレームワークは再帰的ニューラル ネットワークのフレームワークと似ており、エコー ステート ネットワーク、リキッド ステート マシン、その他の再帰的ニューラル ネットワーク モデルがリザーブ プール計算の基本フレームワークを構成します。これは、一時データまたは順次データを扱うタスクでリザーブ プールの計算を非常に効率的に行うように設計されています。

リザーブ プール計算の目的

リザーブ プール計算は、非線形入力を高次元空間に逐次変換して、学習アルゴリズムは入力の特性を効率的に読み取ります。リカレント ニューラル ネットワークの使用に加えて、他の動的システムもリザーブ プールとして使用できます。リザーブ プール コンピューティングの目標は、より低い学習コストで情報とデータをより高速に処理できるシステムを構築することです。大規模なデータセットをトレーニングすると電力消費が高くなることが多いため、これは機械学習の場合に特に重要です。

リザーブ プール計算タイプ

• コンテキスト リバーブ ネットワーク
• エコー ステート ネットワーク
• リキッドマシン
• 非線形過渡現象計算
• 深度予備プール計算

1. コンテキスト残響ネットワーク

コンテキスト残響ネットワークでは、入力層が高次元動的システムに信号を入力し、この高次元動的システム内の情報が訓練可能な単層パーセプトロンによって読み取られます。これには 2 種類の動的システムがあります。1 つはランダムな重みが固定されたリカレント ニューラル ネットワークで、もう 1 つはチューリング形態形成モデルにヒントを得た連続反応拡散システムです。

2. エコー ステート ネットワーク

エコー ステート ネットワークには、まばらに接続された隠れ層があります。隠れ層の接続性は通常 10% 未満です。入力信号を使用して、より大きなランダム重み固定リカレント ニューラル ネットワークを駆動することを試みます。これにより、リザーバー内の各ニューロンに非線形応答信号が誘導され、その後、すべての応答信号の出力信号のトレーニング可能な線形結合を使用して、目的の応答信号に接続されます。

3. リキッド ステート マシン

リキッド ステート マシン (LSM) はパルス ニューラル ネットワークを使用します。 LSM は、多数のノードまたはニューロンで構成されます。各ニューロンは、他のニューロンや外部ソースから時間とともに変化する入力を受け取ります。接続の反復的な性質により、時間とともに変化する入力はネットワーク ノードの活性化の時空間パターンになります。これらの活性化の時空間パターンは、線形判別ユニットによって読み取られます。

4. 非線形過渡現象の計算

時変入力信号が機構の内部ダイナミクスから離れると、これらの偏差により過渡的または一時的な変化が引き起こされます。 、これらの変更はデバイスの出力に反映されます。

5. 深層埋蔵量プールの計算

深層埋蔵量プール計算モデルの出現により、埋蔵量プール計算の枠組みは、ディープ ラーニングは、時間データを階層的に処理するために使用され、RNN における階層的な組み合わせの役割を研究することもできます。

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