【摘 要】
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储备池计算(Reservoir Computing,RC)是基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)框架的一类特殊的人工神经网络,已经成为一种强大而高效的机器学习工具,并且在许多复杂系统的重构中取得了良好的效果。尽管RC已经取得了丰硕的研究成果,但如何设置RC中的超参数,从而生成性能良好的RC仍然是一个亟待解决的问题。与许多通过控制变量法优化其中一个超参数同时保
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储备池计算(Reservoir Computing,RC)是基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)框架的一类特殊的人工神经网络,已经成为一种强大而高效的机器学习工具,并且在许多复杂系统的重构中取得了良好的效果。尽管RC已经取得了丰硕的研究成果,但如何设置RC中的超参数,从而生成性能良好的RC仍然是一个亟待解决的问题。与许多通过控制变量法优化其中一个超参数同时保证其他超参数不变的工作不同,在本文中,我们提出了一个使用模拟退火算法的全局优化框架,以找到RC的最佳结构,且在此框架下优化的超参数具有一定的全局性。基于优化结果,我们进一步研究了一些超参数的几个重要性质,如储备池的稀疏度、权重分布、谱半径和最大奇异值。特别地,我们发现全局优化后的储备池的最大奇异值明显大于1,这与文献中保证回声状态属性的充分条件相反。对此,我们通过一个简化模型和非线性动力系统的理论对这种现象进行了机制性的解读。
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