【摘 要】
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储备池计算是一种适用于处理时间序列的简单高效的机器学习算法。其主要思想是用一个储备池代替传统神经网络的隐藏层,只训练部分连接权值,其余权值随机生成且固定不变。极大简化了训练过程,在时间序列预测以及非线性系统识别等领域有着成功的应用。本文在储备池的基础上引入了时滞项,提出一种新型的时滞储备池,通过对内部节点添加时滞项来减少储备池中神经元节点的个数。将储备池视作一个高维的非线性动力系统,结合非线性动力
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储备池计算是一种适用于处理时间序列的简单高效的机器学习算法。其主要思想是用一个储备池代替传统神经网络的隐藏层,只训练部分连接权值,其余权值随机生成且固定不变。极大简化了训练过程,在时间序列预测以及非线性系统识别等领域有着成功的应用。本文在储备池的基础上引入了时滞项,提出一种新型的时滞储备池,通过对内部节点添加时滞项来减少储备池中神经元节点的个数。将储备池视作一个高维的非线性动力系统,结合非线性动力系统的相关知识证明了储备池本身是对原始观测系统的嵌入,保持了与原始观测系统相似的动力学特性。并对Lorenz系统,Mackey-Glass等不同系统进行数值仿真,一方面证实了时滞储备池的有效性;另一方面,在与标准储备池输出维数一致的情况下,两种储备池的重构能力几乎一致。在某些情况下,本文提出的时滞储备池可以仅对一个节点添加时滞项构成单节点储备池,对比现有研究中名字类似的单节点储备池,指出两者实质上的区别。同时,为说明单节点储备池无法完成对多尺度系统的重构,我们构造了具有快慢两个尺度的Mackey-Glass系统并对其进行重构。事实表明,单节点储备池确实无法学习到多尺度的信息,而本文提出的时滞储备池可以。
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