Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

Резервуа рне обчи слення англ reservoir computing це система обчислення яку можна розглядати як розширення нейронних мер

Резервуарне обчислення

Резервуарне обчислення

Резервуа́рне обчи́слення (англ. reservoir computing) — це система обчислення, яку можна розглядати як розширення нейронних мереж. Як правило, входовий сигнал подається до незмінної (випадкової) динамічної системи, що називають резервуаром (англ. reservoir), і динаміка резервуара відображує вхід до вищого виміру. Потім простий механізм зчитування (англ. readout) тренують читати стан резервуару й відображувати його на бажаний вихід. Головна перевага полягає в тім, що тренування виконується лише на стадії зчитування, а резервуар є незмінним. Двома основними типами резервуарних обчислень є рідкі скінченні автомати та мережі з відлунням стану.

Резервуарне обчислення — це найкращий у своєму класі алгоритм машинного навчання для обробки інформації, створеної динамічними системами, використовуючи спостережувані часові ряди даних. Важливо те, що він вимагає дуже малих наборів даних для навчання, використовує лінійну оптимізацію, а отже, вимагає мінімальних обчислювальних ресурсів. Однак алгоритм використовує матриці випадкової вибірки для визначення базової рекурентної нейронної мережі та має безліч метапараметрів, які необхідно оптимізувати. Останні результати демонструють еквівалентність обчислення пластів нелінійній векторній авторегресії, яка не вимагає випадкових матриць, потребує меншої кількості метапараметрів і забезпечує результати, які можливо інтерпретувати. Нелінійна векторна авторегресія відмінно справляється з контрольними завданнями обчислення пластів і вимагає ще коротших наборів даних для навчання та часу навчання, проголошуючи наступне покоління обчислень для пластів.

Резервуар

Резервуар складається з зібрання рекурентно з'єднаних вузлів. Структура зв'язності, як правило, є випадковою, а вузли, як правило, є нелінійними. Загальна динаміка резервуара задається його входом, а також залежить від минулого. Багате зібрання динамічних відображень входів-виходів є вирішальною перевагою над простими нейронними мережами з часовою затримкою.

Зчитування

Зчитування здійснюється із застосуванням лінійного перетворення виходу резервуару. Це перетворення підлаштовують до потрібної задачі, застосовуючи лінійну або гребеневу регресію з використанням навчального сигналу.

Типи

Контекстно-ревербераційна мережа

Раннім прикладом резервуарних обчислень була контекстно-ревербераційна мережа (англ. context reverberation network). В цій архітектурі входовий шар подається до динамічної системи високої розмірності, яку читають тренованим одношаровим перцептроном. Було описано два види динамічних систем: рекурентна нейронна мережа з незмінними випадковими вагами, і неперервна [en], натхнена моделлю морфогенезу Алана Тюрінга. У тренованому шарі перцептрон пов'язує поточний вхід із сигналами, які реверберують у динамічній системі; про останню казали, що вона забезпечує динамічний «контекст» для входів. Мовою пізніших праць, реакційно-дифузна система слугувала резервуаром.

Мережа з відлунням стану

Докладніше: Мережа з відлунням стану

Зворотне поширення — декореляція

Зворотне поширення — декореляція (ЗПДК, англ. backpropagation-decorrelation, BPDC)

Рідкий скінченний автомат

Докладніше: Рідкий скінченний автомат

Резервуарне обчислення для структурованих даних

Модель деревної мережі з відлунням стану (англ. Tree Echo State Network, TreeESN) являє собою узагальнення системи резервуарного обчислення для деревно структурованих даних.

Органоїдний інтелект

Досліджується апаратний підхід штучного інтелекту, який використовує адаптивне резервуарне обчислення біологічних нейронних мереж в мозкових органоїдах. У цьому підході, який називається Brainoware, обчислення виконуються шляхом надсилання та отримання інформації від органоїда мозку за допомогою [en] високої щільності. Застосовуючи просторово-часову електричну стимуляцію, досягається нелінійна динаміка та властивості запам’ятовування, а також неконтрольоване навчання на основі тренувальних даних шляхом зміни функціональних зв’язків в органоїдах. Був продемонстрований практичний потенціал цієї методики, використовуючи її для розпізнавання мовлення та прогнозування нелінійних рівнянь у системі резервуарних обчислень.

Застосування

Резервуарні обчислення з їх унікальною архітектурою та адаптивною природою знаходять широке застосування в різних сферах, революціонізуючи спосіб вирішення складних завдань. Його здатність ефективно обробляти інформацію призвела до ефективних застосувань у кількох сферах:

Обробка сигналу

  • Розпізнавання мовлення: Забезпечення точної транскрипції розмовної мови, сприяння роботі віртуальних помічників і голосових систем.
  • Обробка зображень і відео: сприяння розпізнаванню об’єктів, розуміння сцени та аналізу відео в програмах реального часу.
  • Бездротовий зв'язок: покращення обробки сигналу в системах бездротового зв'язку для кращої передачі та прийому даних.

Прогнозування часових рядів

  • Фінансові ринки: прогнозування коливань фондового ринку та тенденцій для прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень.
  • Прогноз погоди: Надання точних прогнозів погоди шляхом аналізу історичних моделей даних.
  • Прогнозування попиту на енергію: Прогнозування попиту на енергію для ефективного розподілу ресурсів в електромережах.

Біомедичне застосування

Системи управління

  • Розумні електромережі: управління та оптимізація розподілу електроенергії в розумних мережах, забезпечення ефективного використання енергії.
  • Управління дорожнім рухом: оптимізація транспортного потоку та зменшення заторів шляхом аналізу даних датчиків руху в реальному часі.

Обробка природної мови

  • Мовний переклад: удосконалення систем машинного перекладу для точного перекладу з урахуванням контексту.
  • Аналіз настроїв: аналіз настроїв у текстових даних для дослідження ринку та аналізу відгуків клієнтів.

Наукові дослідження

  • Моделювання клімату: допомога в моделюванні клімату та аналізі складних даних про навколишнє середовище.
  • Фізика елементарних частинок: аналіз величезної кількості даних, отриманих за допомогою прискорювачів елементарних частинок і експериментів.

Кібербезпека

  • Виявлення аномалій: виявлення аномалій у мережевому трафіку та шаблонах для запобігання кіберзагрозам і атакам.
  • Системи виявлення вторгнень: удосконалення систем безпеки для раннього виявлення та пом’якшення загроз.

Див. також

Література

Додаткова література

Книги

  • Nakajima Kohei; Fischer Ingo, ред. (2021). Reservoir computing: theory, physical implementations, and applications. Natural computing series. Singapore: Springer Nature. ISBN .

Статті

  • Gauthier, Daniel J.; Bollt, Erik; Griffith, Aaron; Barbosa, Wendson A. S. (21 вересня 2021). Next generation reservoir computing. Nature Communications (англ.) 12 (1). с. 5564. ISSN 2041-1723. doi:10.1038/s41467-021-25801-2.
  • Tanaka, Gouhei; Yamane, Toshiyuki; Héroux, Jean Benoit; та ін. (1 липня 2019). Recent advances in physical reservoir computing: A review. Neural Networks 115. с. 100–123. ISSN 0893-6080. doi:10.1016/j.neunet.2019.03.005.

Примітки

  1. Schrauwen, Benjamin, David Verstraeten, and Jan Van Campenhout. «An overview of reservoir computing: theory, applications, and implementations.» Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks ESANN 2007, pp. 471—482. (англ.)
  2. Mass, Wolfgang, T. Nachtschlaeger, and H. Markram. «Real-time computing without stable states: A new framework for neural computation based on perturbations.» Neural Computation 14(11): 2531—2560 (2002). (англ.)
  3. Jaeger, Herbert, «The echo state approach to analyzing and training recurrent neural networks.» Technical Report 154 (2001), German National Research Center for Information Technology. (англ.)
  4. Echo state network, Scholarpedia (англ.)
  5. Gauthier, Daniel J.; Bollt, Erik; Griffith, Aaron; Barbosa, Wendson A. S. (21 вересня 2021). Next generation reservoir computing. Nature Communications (англ.). Т. 12, № 1. с. 5564. doi:10.1038/s41467-021-25801-2. ISSN 2041-1723. Процитовано 14 грудня 2023.
  6. Kirby, Kevin. «Context dynamics in neural sequential learning.» Proceedings of the Florida Artificial Intelligence Research Symposium FLAIRS (1991), 66-70. (англ.)
  7. Gallicchio, Claudio; Micheli, Alessio (2013). Tree Echo State Networks. Neurocomputing. 101: 319—337. (англ.)
  8. Cai, Hongwei; Ao, Zheng; Tian, Chunhui; Wu, Zhuhao; Liu, Hongcheng; Tchieu, Jason; Gu, Mingxia; Mackie, Ken; Guo, Feng (11 грудня 2023). Brain organoid reservoir computing for artificial intelligence. Nature Electronics (англ.). с. 1—8. doi:10.1038/s41928-023-01069-w. ISSN 2520-1131. Процитовано 12 грудня 2023.
  9. Tanaka, Gouhei; Yamane, Toshiyuki; Héroux, Jean Benoit; Nakane, Ryosho; Kanazawa, Naoki; Takeda, Seiji; Numata, Hidetoshi; Nakano, Daiju; Hirose, Akira (1 липня 2019). Recent advances in physical reservoir computing: A review. Neural Networks. Т. 115. с. 100—123. doi:10.1016/j.neunet.2019.03.005. ISSN 0893-6080. Процитовано 14 грудня 2023.
  10. Gauthier, Daniel J.; Bollt, Erik; Griffith, Aaron; Barbosa, Wendson A. S. (21 вересня 2021). Next generation reservoir computing. Nature Communications (англ.). Т. 12, № 1. с. 5564. doi:10.1038/s41467-021-25801-2. ISSN 2041-1723. PMC 8455577. PMID 34548491. Процитовано 14 грудня 2023.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом ()
  11. Abreu Araujo, Flavio; Riou, Mathieu; Torrejon, Jacob; Tsunegi, Sumito; Querlioz, Damien; Yakushiji, Kay; Fukushima, Akio; Kubota, Hitoshi; Yuasa, Shinji (15 січня 2020). Role of non-linear data processing on speech recognition task in the framework of reservoir computing. Scientific Reports (англ.). Т. 10, № 1. с. 328. doi:10.1038/s41598-019-56991-x. ISSN 2045-2322. Процитовано 14 грудня 2023.
  12. Speech recognition through physical reservoir computing with neuromorphic nanowire networks | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore. ieeexplore.ieee.org. doi:10.1109/ijcnn55064.2022.9892078. Процитовано 14 грудня 2023.
  13. Picco, Enrico; Antonik, Piotr; Massar, Serge (1 серпня 2023). High speed human action recognition using a photonic reservoir computer. Neural Networks. Т. 165. с. 662—675. doi:10.1016/j.neunet.2023.06.014. ISSN 0893-6080. Процитовано 14 грудня 2023.
  14. Li, Wenrui; Ma, Zhengyu; Deng, Liang-Jian; Wang, Penghong; Shi, Jinqiao; Fan, Xiaopeng (27 жовтня 2023). Reservoir Computing Transformer for Image-Text Retrieval. Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia. Association for Computing Machinery. с. 5605—5613. doi:10.1145/3581783.3611758. ISBN . Процитовано 14 грудня 2023.
  15. Brain-Inspired Wireless Communications: Where Reservoir Computing Meets MIMO-OFDM | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore. ieeexplore.ieee.org. doi:10.1109/tnnls.2017.2766162. Процитовано 14 грудня 2023.
  16. Budhiraja, Rajat; Kumar, Manish; Das, Mrinal K.; Bafila, Anil Singh; Singh, Sanjeev (12 лют. 2021 р.). A reservoir computing approach for forecasting and regenerating both dynamical and time-delay controlled financial system behavior. PLOS ONE (англ.). Т. 16, № 2. с. e0246737. doi:10.1371/journal.pone.0246737. ISSN 1932-6203. PMC 7880499. PMID 33577571. Процитовано 14 грудня 2023.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом () Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом ()
  17. Wang, Wei-Jia; Tang, Yong; Xiong, Jason; Zhang, Yi-Cheng (15 вересня 2021). Stock market index prediction based on reservoir computing models. Expert Systems with Applications. Т. 178. с. 115022. doi:10.1016/j.eswa.2021.115022. ISSN 0957-4174. Процитовано 14 грудня 2023.
  18. Optica Publishing Group. opg.optica.org. doi:10.1364/oe.454973. Процитовано 14 грудня 2023.
  19. Mammedov, Yslam D.; Olugu, Ezutah Udoncy; Farah, Guleid A. (1 квітня 2022). Weather forecasting based on data-driven and physics-informed reservoir computing models. Environmental Science and Pollution Research (англ.). Т. 29, № 16. с. 24131—24144. doi:10.1007/s11356-021-17668-z. ISSN 1614-7499. Процитовано 14 грудня 2023.
  20. Platt, Jason A.; Penny, Stephen G.; Smith, Timothy A.; Chen, Tse-Chun; Abarbanel, Henry D. I. (1 вересня 2022). A systematic exploration of reservoir computing for forecasting complex spatiotemporal dynamics. Neural Networks. Т. 153. с. 530—552. doi:10.1016/j.neunet.2022.06.025. ISSN 0893-6080. Процитовано 14 грудня 2023.
  21. Bretherton, Christopher S. (16 вересня 2023). Old Dog, New Trick: Reservoir Computing Advances Machine Learning for Climate Modeling. Geophysical Research Letters (англ.). Т. 50, № 17. doi:10.1029/2023GL104174. ISSN 0094-8276. Процитовано 14 грудня 2023.
  22. Fujimoto, Yu; Fujita, Megumi; Hayashi, Yasuhiro (15 вересня 2021). Deep reservoir architecture for short-term residential load forecasting: An online learning scheme for edge computing. Applied Energy. Т. 298. с. 117176. doi:10.1016/j.apenergy.2021.117176. ISSN 0306-2619. Процитовано 14 грудня 2023.
  23. Toward Real-Time, At-Home Patient Health Monitoring Using Reservoir Computing CMOS IC | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore. ieeexplore.ieee.org. doi:10.1109/jetcas.2021.3128587. Процитовано 14 грудня 2023.
  24. Masuda, Arata; Takashima, Konosuke (4 вересня 2023). Physical Reservoir-Based Health Monitoring of a Structure with Nonlinear Attachments. PHM Society Asia-Pacific Conference (англ.). Т. 4, № 1. doi:10.36001/phmap.2023.v4i1.3610. ISSN 2994-7219. Процитовано 14 грудня 2023.
  25. Cucchi, Matteo; Gruener, Christopher; Petrauskas, Lautaro; Steiner, Peter; Tseng, Hsin; Fischer, Axel; Penkovsky, Bogdan; Matthus, Christian; Birkholz, Peter (2021-08). Reservoir computing with biocompatible organic electrochemical networks for brain-inspired biosignal classification. Science Advances (англ.). Т. 7, № 34. с. eabh0693. doi:10.1126/sciadv.abh0693. ISSN 2375-2548. PMC 8373129. PMID 34407948. Процитовано 14 грудня 2023.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом ()
  26. Damicelli, Fabrizio; Hilgetag, Claus C.; Goulas, Alexandros (16 лист. 2022 р.). Brain connectivity meets reservoir computing. PLOS Computational Biology (англ.). Т. 18, № 11. с. e1010639. doi:10.1371/journal.pcbi.1010639. ISSN 1553-7358. PMC 9710781. PMID 36383563. Процитовано 14 грудня 2023.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом () Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом ()
  27. Muqeet, Hafiz Abdul; Liaqat, Rehan; Jamil, Mohsin; Khan, Asharf Ali (2023-01). A State-of-the-Art Review of Smart Energy Systems and Their Management in a Smart Grid Environment. Energies (англ.). Т. 16, № 1. с. 472. doi:10.3390/en16010472. ISSN 1996-1073. Процитовано 14 грудня 2023.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом ()
  28. Kim, Kisong; Sasahara, Hampei; Imura, Jun-ichi (1 січня 2023). Cyberattack Detection in Smart Grids based on Reservoir Computing. IFAC-PapersOnLine. Т. 56, № 2. с. 971—976. doi:10.1016/j.ifacol.2023.10.1691. ISSN 2405-8963. Процитовано 14 грудня 2023.
  29. Sun, Xiaochuan; Gao, Jiahui; Wang, Yu (2023-05). Towards Fault Tolerance of Reservoir Computing in Time Series Prediction. Information (англ.). Т. 14, № 5. с. 266. doi:10.3390/info14050266. ISSN 2078-2489. Процитовано 14 грудня 2023.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом ()
  30. Cucchi, Matteo; Abreu, Steven; Ciccone, Giuseppe; Brunner, Daniel; Kleemann, Hans (2022-08). Hands-on reservoir computing: a tutorial for practical implementation. Neuromorphic Computing and Engineering (англ.). Т. 2, № 3. с. 032002. doi:10.1088/2634-4386/ac7db7. ISSN 2634-4386. Процитовано 14 грудня 2023.
  31. Zhou, Jian; Zhao, Tiantian; Xie, Yong; Xiao, Fu; Sun, Lijuan (1 вересня 2022). Emotion Recognition Based on Brain Connectivity Reservoir and Valence Lateralization for Cyber-Physical-Social Systems. Pattern Recognition Letters. Т. 161. с. 154—160. doi:10.1016/j.patrec.2022.08.009. ISSN 0167-8655. Процитовано 14 грудня 2023.
  32. Casanova, Maxime; Dalena, Barbara; Bonaventura, Luca; Giovannozzi, Massimo (23 червня 2023). Ensemble reservoir computing for dynamical systems: prediction of phase-space stable region for hadron storage rings. The European Physical Journal Plus (англ.). Т. 138, № 6. doi:10.1140/epjp/s13360-023-04167-y. ISSN 2190-5444. Процитовано 14 грудня 2023.
  33. Casper Andersson (2021). RESERVOIR COMPUTING APPROACH FOR NETWORK INTRUSION DETECTION (PDF).

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

Rezervua rne obchi slennya angl reservoir computing ce sistema obchislennya yaku mozhna rozglyadati yak rozshirennya nejronnih merezh Yak pravilo vhodovij signal podayetsya do nezminnoyi vipadkovoyi dinamichnoyi sistemi sho nazivayut rezervuarom angl reservoir i dinamika rezervuara vidobrazhuye vhid do vishogo vimiru Potim prostij mehanizm zchituvannya angl readout trenuyut chitati stan rezervuaru j vidobrazhuvati jogo na bazhanij vihid Golovna perevaga polyagaye v tim sho trenuvannya vikonuyetsya lishe na stadiyi zchituvannya a rezervuar ye nezminnim Dvoma osnovnimi tipami rezervuarnih obchislen ye ridki skinchenni avtomati ta merezhi z vidlunnyam stanu Rezervuarne obchislennya ce najkrashij u svoyemu klasi algoritm mashinnogo navchannya dlya obrobki informaciyi stvorenoyi dinamichnimi sistemami vikoristovuyuchi sposterezhuvani chasovi ryadi danih Vazhlivo te sho vin vimagaye duzhe malih naboriv danih dlya navchannya vikoristovuye linijnu optimizaciyu a otzhe vimagaye minimalnih obchislyuvalnih resursiv Odnak algoritm vikoristovuye matrici vipadkovoyi vibirki dlya viznachennya bazovoyi rekurentnoyi nejronnoyi merezhi ta maye bezlich metaparametriv yaki neobhidno optimizuvati Ostanni rezultati demonstruyut ekvivalentnist obchislennya plastiv nelinijnij vektornij avtoregresiyi yaka ne vimagaye vipadkovih matric potrebuye menshoyi kilkosti metaparametriv i zabezpechuye rezultati yaki mozhlivo interpretuvati Nelinijna vektorna avtoregresiya vidminno spravlyayetsya z kontrolnimi zavdannyami obchislennya plastiv i vimagaye she korotshih naboriv danih dlya navchannya ta chasu navchannya progoloshuyuchi nastupne pokolinnya obchislen dlya plastiv RezervuarRezervuar skladayetsya z zibrannya rekurentno z yednanih vuzliv Struktura zv yaznosti yak pravilo ye vipadkovoyu a vuzli yak pravilo ye nelinijnimi Zagalna dinamika rezervuara zadayetsya jogo vhodom a takozh zalezhit vid minulogo Bagate zibrannya dinamichnih vidobrazhen vhodiv vihodiv ye virishalnoyu perevagoyu nad prostimi nejronnimi merezhami z chasovoyu zatrimkoyu ZchituvannyaZchituvannya zdijsnyuyetsya iz zastosuvannyam linijnogo peretvorennya vihodu rezervuaru Ce peretvorennya pidlashtovuyut do potribnoyi zadachi zastosovuyuchi linijnu abo grebenevu regresiyu z vikoristannyam navchalnogo signalu TipiKontekstno reverberacijna merezha Rannim prikladom rezervuarnih obchislen bula kontekstno reverberacijna merezha angl context reverberation network V cij arhitekturi vhodovij shar podayetsya do dinamichnoyi sistemi visokoyi rozmirnosti yaku chitayut trenovanim odnosharovim perceptronom Bulo opisano dva vidi dinamichnih sistem rekurentna nejronna merezha z nezminnimi vipadkovimi vagami i neperervna en nathnena modellyu morfogenezu Alana Tyuringa U trenovanomu shari perceptron pov yazuye potochnij vhid iz signalami yaki reverberuyut u dinamichnij sistemi pro ostannyu kazali sho vona zabezpechuye dinamichnij kontekst dlya vhodiv Movoyu piznishih prac reakcijno difuzna sistema sluguvala rezervuarom Merezha z vidlunnyam stanu Dokladnishe Merezha z vidlunnyam stanu Zvorotne poshirennya dekorelyaciya Zvorotne poshirennya dekorelyaciya ZPDK angl backpropagation decorrelation BPDC Ridkij skinchennij avtomat Dokladnishe Ridkij skinchennij avtomat Rezervuarne obchislennya dlya strukturovanih danih Model derevnoyi merezhi z vidlunnyam stanu angl Tree Echo State Network TreeESN yavlyaye soboyu uzagalnennya sistemi rezervuarnogo obchislennya dlya derevno strukturovanih danih Organoyidnij intelekt Doslidzhuyetsya aparatnij pidhid shtuchnogo intelektu yakij vikoristovuye adaptivne rezervuarne obchislennya biologichnih nejronnih merezh v mozkovih organoyidah U comu pidhodi yakij nazivayetsya Brainoware obchislennya vikonuyutsya shlyahom nadsilannya ta otrimannya informaciyi vid organoyida mozku za dopomogoyu en visokoyi shilnosti Zastosovuyuchi prostorovo chasovu elektrichnu stimulyaciyu dosyagayetsya nelinijna dinamika ta vlastivosti zapam yatovuvannya a takozh nekontrolovane navchannya na osnovi trenuvalnih danih shlyahom zmini funkcionalnih zv yazkiv v organoyidah Buv prodemonstrovanij praktichnij potencial ciyeyi metodiki vikoristovuyuchi yiyi dlya rozpiznavannya movlennya ta prognozuvannya nelinijnih rivnyan u sistemi rezervuarnih obchislen ZastosuvannyaRezervuarni obchislennya z yih unikalnoyu arhitekturoyu ta adaptivnoyu prirodoyu znahodyat shiroke zastosuvannya v riznih sferah revolyucionizuyuchi sposib virishennya skladnih zavdan Jogo zdatnist efektivno obroblyati informaciyu prizvela do efektivnih zastosuvan u kilkoh sferah Obrobka signalu Rozpiznavannya movlennya Zabezpechennya tochnoyi transkripciyi rozmovnoyi movi spriyannya roboti virtualnih pomichnikiv i golosovih sistem Obrobka zobrazhen i video spriyannya rozpiznavannyu ob yektiv rozuminnya sceni ta analizu video v programah realnogo chasu Bezdrotovij zv yazok pokrashennya obrobki signalu v sistemah bezdrotovogo zv yazku dlya krashoyi peredachi ta prijomu danih Prognozuvannya chasovih ryadiv Finansovi rinki prognozuvannya kolivan fondovogo rinku ta tendencij dlya prijnyattya obgruntovanih investicijnih rishen Prognoz pogodi Nadannya tochnih prognoziv pogodi shlyahom analizu istorichnih modelej danih Prognozuvannya popitu na energiyu Prognozuvannya popitu na energiyu dlya efektivnogo rozpodilu resursiv v elektromerezhah Biomedichne zastosuvannya Monitoring zdorov ya analiz medichnih danih dlya diagnostiki zahvoryuvan sposterezhennya za paciyentami ta personalizovanogo medichnogo obslugovuvannya Nejrokomp yuterni interfejsi spriyannya zv yazku mizh mozkom i zovnishnimi pristroyami Sistemi upravlinnya Rozumni elektromerezhi upravlinnya ta optimizaciya rozpodilu elektroenergiyi v rozumnih merezhah zabezpechennya efektivnogo vikoristannya energiyi Upravlinnya dorozhnim ruhom optimizaciya transportnogo potoku ta zmenshennya zatoriv shlyahom analizu danih datchikiv ruhu v realnomu chasi Obrobka prirodnoyi movi Movnij pereklad udoskonalennya sistem mashinnogo perekladu dlya tochnogo perekladu z urahuvannyam kontekstu Analiz nastroyiv analiz nastroyiv u tekstovih danih dlya doslidzhennya rinku ta analizu vidgukiv kliyentiv Naukovi doslidzhennya Modelyuvannya klimatu dopomoga v modelyuvanni klimatu ta analizi skladnih danih pro navkolishnye seredovishe Fizika elementarnih chastinok analiz velicheznoyi kilkosti danih otrimanih za dopomogoyu priskoryuvachiv elementarnih chastinok i eksperimentiv Kiberbezpeka Viyavlennya anomalij viyavlennya anomalij u merezhevomu trafiku ta shablonah dlya zapobigannya kiberzagrozam i atakam Sistemi viyavlennya vtorgnen udoskonalennya sistem bezpeki dlya rannogo viyavlennya ta pom yakshennya zagroz Div takozhGliboke navchannya Mashini ekstremalnogo navchannyaLiteraturaReservoir Computing using delay systems Nature Communications 2011 Optoelectronic Reservoir Computing Scientific Reports February 2012 Optoelectronic Reservoir Computing Optics Express 2012 All optical Reservoir Computing Nature Communications 2013 Memristor Models for Machine learning Neural Computation 2014 arxivDodatkova literaturaKnigi Nakajima Kohei Fischer Ingo red 2021 Reservoir computing theory physical implementations and applications Natural computing series Singapore Springer Nature ISBN 978 981 13 1686 9 Statti Gauthier Daniel J Bollt Erik Griffith Aaron Barbosa Wendson A S 21 veresnya 2021 Next generation reservoir computing Nature Communications angl 12 1 s 5564 ISSN 2041 1723 doi 10 1038 s41467 021 25801 2 Tanaka Gouhei Yamane Toshiyuki Heroux Jean Benoit ta in 1 lipnya 2019 Recent advances in physical reservoir computing A review Neural Networks 115 s 100 123 ISSN 0893 6080 doi 10 1016 j neunet 2019 03 005 PrimitkiSchrauwen Benjamin David Verstraeten and Jan Van Campenhout An overview of reservoir computing theory applications and implementations Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks ESANN 2007 pp 471 482 angl Mass Wolfgang T Nachtschlaeger and H Markram Real time computing without stable states A new framework for neural computation based on perturbations Neural Computation 14 11 2531 2560 2002 angl Jaeger Herbert The echo state approach to analyzing and training recurrent neural networks Technical Report 154 2001 German National Research Center for Information Technology angl Echo state network Scholarpedia angl Gauthier Daniel J Bollt Erik Griffith Aaron Barbosa Wendson A S 21 veresnya 2021 Next generation reservoir computing Nature Communications angl T 12 1 s 5564 doi 10 1038 s41467 021 25801 2 ISSN 2041 1723 Procitovano 14 grudnya 2023 Kirby Kevin Context dynamics in neural sequential learning Proceedings of the Florida Artificial Intelligence Research Symposium FLAIRS 1991 66 70 angl Gallicchio Claudio Micheli Alessio 2013 Tree Echo State Networks Neurocomputing 101 319 337 angl Cai Hongwei Ao Zheng Tian Chunhui Wu Zhuhao Liu Hongcheng Tchieu Jason Gu Mingxia Mackie Ken Guo Feng 11 grudnya 2023 Brain organoid reservoir computing for artificial intelligence Nature Electronics angl s 1 8 doi 10 1038 s41928 023 01069 w ISSN 2520 1131 Procitovano 12 grudnya 2023 Tanaka Gouhei Yamane Toshiyuki Heroux Jean Benoit Nakane Ryosho Kanazawa Naoki Takeda Seiji Numata Hidetoshi Nakano Daiju Hirose Akira 1 lipnya 2019 Recent advances in physical reservoir computing A review Neural Networks T 115 s 100 123 doi 10 1016 j neunet 2019 03 005 ISSN 0893 6080 Procitovano 14 grudnya 2023 Gauthier Daniel J Bollt Erik Griffith Aaron Barbosa Wendson A S 21 veresnya 2021 Next generation reservoir computing Nature Communications angl T 12 1 s 5564 doi 10 1038 s41467 021 25801 2 ISSN 2041 1723 PMC 8455577 PMID 34548491 Procitovano 14 grudnya 2023 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite news title Shablon Cite news cite news a Obslugovuvannya CS1 Storinki z PMC z inshim formatom posilannya Abreu Araujo Flavio Riou Mathieu Torrejon Jacob Tsunegi Sumito Querlioz Damien Yakushiji Kay Fukushima Akio Kubota Hitoshi Yuasa Shinji 15 sichnya 2020 Role of non linear data processing on speech recognition task in the framework of reservoir computing Scientific Reports angl T 10 1 s 328 doi 10 1038 s41598 019 56991 x ISSN 2045 2322 Procitovano 14 grudnya 2023 Speech recognition through physical reservoir computing with neuromorphic nanowire networks IEEE Conference Publication IEEE Xplore ieeexplore ieee org doi 10 1109 ijcnn55064 2022 9892078 Procitovano 14 grudnya 2023 Picco Enrico Antonik Piotr Massar Serge 1 serpnya 2023 High speed human action recognition using a photonic reservoir computer Neural Networks T 165 s 662 675 doi 10 1016 j neunet 2023 06 014 ISSN 0893 6080 Procitovano 14 grudnya 2023 Li Wenrui Ma Zhengyu Deng Liang Jian Wang Penghong Shi Jinqiao Fan Xiaopeng 27 zhovtnya 2023 Reservoir Computing Transformer for Image Text Retrieval Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia Association for Computing Machinery s 5605 5613 doi 10 1145 3581783 3611758 ISBN 979 8 4007 0108 5 Procitovano 14 grudnya 2023 Brain Inspired Wireless Communications Where Reservoir Computing Meets MIMO OFDM IEEE Journals amp Magazine IEEE Xplore ieeexplore ieee org doi 10 1109 tnnls 2017 2766162 Procitovano 14 grudnya 2023 Budhiraja Rajat Kumar Manish Das Mrinal K Bafila Anil Singh Singh Sanjeev 12 lyut 2021 r A reservoir computing approach for forecasting and regenerating both dynamical and time delay controlled financial system behavior PLOS ONE angl T 16 2 s e0246737 doi 10 1371 journal pone 0246737 ISSN 1932 6203 PMC 7880499 PMID 33577571 Procitovano 14 grudnya 2023 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite news title Shablon Cite news cite news a Obslugovuvannya CS1 Storinki z PMC z inshim formatom posilannya Obslugovuvannya CS1 Storinki iz nepoznachenim DOI z bezkoshtovnim dostupom posilannya Wang Wei Jia Tang Yong Xiong Jason Zhang Yi Cheng 15 veresnya 2021 Stock market index prediction based on reservoir computing models Expert Systems with Applications T 178 s 115022 doi 10 1016 j eswa 2021 115022 ISSN 0957 4174 Procitovano 14 grudnya 2023 Optica Publishing Group opg optica org doi 10 1364 oe 454973 Procitovano 14 grudnya 2023 Mammedov Yslam D Olugu Ezutah Udoncy Farah Guleid A 1 kvitnya 2022 Weather forecasting based on data driven and physics informed reservoir computing models Environmental Science and Pollution Research angl T 29 16 s 24131 24144 doi 10 1007 s11356 021 17668 z ISSN 1614 7499 Procitovano 14 grudnya 2023 Platt Jason A Penny Stephen G Smith Timothy A Chen Tse Chun Abarbanel Henry D I 1 veresnya 2022 A systematic exploration of reservoir computing for forecasting complex spatiotemporal dynamics Neural Networks T 153 s 530 552 doi 10 1016 j neunet 2022 06 025 ISSN 0893 6080 Procitovano 14 grudnya 2023 Bretherton Christopher S 16 veresnya 2023 Old Dog New Trick Reservoir Computing Advances Machine Learning for Climate Modeling Geophysical Research Letters angl T 50 17 doi 10 1029 2023GL104174 ISSN 0094 8276 Procitovano 14 grudnya 2023 Fujimoto Yu Fujita Megumi Hayashi Yasuhiro 15 veresnya 2021 Deep reservoir architecture for short term residential load forecasting An online learning scheme for edge computing Applied Energy T 298 s 117176 doi 10 1016 j apenergy 2021 117176 ISSN 0306 2619 Procitovano 14 grudnya 2023 Toward Real Time At Home Patient Health Monitoring Using Reservoir Computing CMOS IC IEEE Journals amp Magazine IEEE Xplore ieeexplore ieee org doi 10 1109 jetcas 2021 3128587 Procitovano 14 grudnya 2023 Masuda Arata Takashima Konosuke 4 veresnya 2023 Physical Reservoir Based Health Monitoring of a Structure with Nonlinear Attachments PHM Society Asia Pacific Conference angl T 4 1 doi 10 36001 phmap 2023 v4i1 3610 ISSN 2994 7219 Procitovano 14 grudnya 2023 Cucchi Matteo Gruener Christopher Petrauskas Lautaro Steiner Peter Tseng Hsin Fischer Axel Penkovsky Bogdan Matthus Christian Birkholz Peter 2021 08 Reservoir computing with biocompatible organic electrochemical networks for brain inspired biosignal classification Science Advances angl T 7 34 s eabh0693 doi 10 1126 sciadv abh0693 ISSN 2375 2548 PMC 8373129 PMID 34407948 Procitovano 14 grudnya 2023 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite news title Shablon Cite news cite news a Obslugovuvannya CS1 Storinki z PMC z inshim formatom posilannya Damicelli Fabrizio Hilgetag Claus C Goulas Alexandros 16 list 2022 r Brain connectivity meets reservoir computing PLOS Computational Biology angl T 18 11 s e1010639 doi 10 1371 journal pcbi 1010639 ISSN 1553 7358 PMC 9710781 PMID 36383563 Procitovano 14 grudnya 2023 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite news title Shablon Cite news cite news a Obslugovuvannya CS1 Storinki z PMC z inshim formatom posilannya Obslugovuvannya CS1 Storinki iz nepoznachenim DOI z bezkoshtovnim dostupom posilannya Muqeet Hafiz Abdul Liaqat Rehan Jamil Mohsin Khan Asharf Ali 2023 01 A State of the Art Review of Smart Energy Systems and Their Management in a Smart Grid Environment Energies angl T 16 1 s 472 doi 10 3390 en16010472 ISSN 1996 1073 Procitovano 14 grudnya 2023 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite news title Shablon Cite news cite news a Obslugovuvannya CS1 Storinki iz nepoznachenim DOI z bezkoshtovnim dostupom posilannya Kim Kisong Sasahara Hampei Imura Jun ichi 1 sichnya 2023 Cyberattack Detection in Smart Grids based on Reservoir Computing IFAC PapersOnLine T 56 2 s 971 976 doi 10 1016 j ifacol 2023 10 1691 ISSN 2405 8963 Procitovano 14 grudnya 2023 Sun Xiaochuan Gao Jiahui Wang Yu 2023 05 Towards Fault Tolerance of Reservoir Computing in Time Series Prediction Information angl T 14 5 s 266 doi 10 3390 info14050266 ISSN 2078 2489 Procitovano 14 grudnya 2023 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite news title Shablon Cite news cite news a Obslugovuvannya CS1 Storinki iz nepoznachenim DOI z bezkoshtovnim dostupom posilannya Cucchi Matteo Abreu Steven Ciccone Giuseppe Brunner Daniel Kleemann Hans 2022 08 Hands on reservoir computing a tutorial for practical implementation Neuromorphic Computing and Engineering angl T 2 3 s 032002 doi 10 1088 2634 4386 ac7db7 ISSN 2634 4386 Procitovano 14 grudnya 2023 Zhou Jian Zhao Tiantian Xie Yong Xiao Fu Sun Lijuan 1 veresnya 2022 Emotion Recognition Based on Brain Connectivity Reservoir and Valence Lateralization for Cyber Physical Social Systems Pattern Recognition Letters T 161 s 154 160 doi 10 1016 j patrec 2022 08 009 ISSN 0167 8655 Procitovano 14 grudnya 2023 Casanova Maxime Dalena Barbara Bonaventura Luca Giovannozzi Massimo 23 chervnya 2023 Ensemble reservoir computing for dynamical systems prediction of phase space stable region for hadron storage rings The European Physical Journal Plus angl T 138 6 doi 10 1140 epjp s13360 023 04167 y ISSN 2190 5444 Procitovano 14 grudnya 2023 Casper Andersson 2021 RESERVOIR COMPUTING APPROACH FOR NETWORK INTRUSION DETECTION PDF

Дата публікації:
Топ