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  Master Memory Function for Delay-Based Reservoir Computers With Single-Variable Dynamics

Köster, F., Yanchuk, S., & Lüdge, K. (2022). Master Memory Function for Delay-Based Reservoir Computers With Single-Variable Dynamics. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. doi:10.1109/TNNLS.2022.3220532.

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基本情報

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資料種別: 学術論文

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Köster_2022_Master_Memory_Function_for_Delay-Based_Reservoir_Computers_With_Single-Variable_Dynamics.pdf (出版社版), 2MB
ファイル名:
Köster_2022_Master_Memory_Function_for_Delay-Based_Reservoir_Computers_With_Single-Variable_Dynamics.pdf
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-
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MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
-
CCライセンス:
ttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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作成者

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 作成者:
Köster, Felix1, 著者
Yanchuk, Serhiy2, 著者              
Lüdge, Kathy1, 著者
所属:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: We show that many delay-based reservoir computers considered in the literature can be characterized by a universal master memory function (MMF). Once computed for two independent parameters, this function provides linear memory capacity for any delay-based single-variable reservoir with small inputs. Moreover, we propose an analytical description of the MMF that enables its efficient and fast computation. Our approach can be applied not only to single-variable delay-based reservoirs governed by known dynamical rules, such as the Mackey–Glass or Stuart–Landau-like systems, but also to reservoirs whose dynamical model is not available.

資料詳細

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言語: eng - 英語
 日付: 2022-11-182022-11-18
 出版の状態: オンラインで出版済み
 ページ: 14
 出版情報: -
 目次: -
 査読: 査読あり
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3220532
MDB-ID: No data to archive
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
Research topic keyword: Complex Networks
Research topic keyword: Nonlinear Dynamics
Model / method: Machine Learning
OATYPE: Hybrid Open Access
 学位: -

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訴訟

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出版物 1

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出版物名: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
種別: 学術雑誌, SCI, Scopus
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: -
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/IEEE-transactions-on-neural-networks-and-learning-systems
Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)