概要 - 最小決定エコー状態ネットワークは、混沌的な動態を学習する際にランダムなレジュスタイルよりも優秀です。
タイトル
最小決定エコー状態ネットワークは、混沌的な動態を学習する際にランダムなレジュスタイルよりも優秀です。
時間
2025-07-08 14:51:33
著者
{"Francesco Martinuzzi"}
カテゴリ
{nlin.CD,cs.LG}
リンク
http://arxiv.org/abs/2507.06050v1
PDF リンク
http://arxiv.org/pdf/2507.06050v1
概要
この研究は、ランダムなレジュアーの標準的なエコステートネットワーク（ESNs）と比較して、最小限の決定論的なエコステートネットワーク（MESNs）が混沌動態を学習する性能を調査しています。この研究は90以上の混沌システムのデータセットを使用し、10種類の異なる最小限の決定論的なレジュアーの初期化をベンチマークしています。 主要な発見事項は以下の通りです： - MESNsは混沌吸引子の再構築において標準的なESNsを上回り、誤差を41%まで減少させることができます。 - MESNsはより高い堅牢性を示し、実行間の変動が少なく、異なるシステム間でハイパーパラメータを再利用できることが特徴です。 - MESNsの構造的なシンプルさは、ランダムなレジュアーの確率論的複雑さを超え、混沌動態の学習において優れています。 この研究は、MESNsが混沌システムのモデル化における利点を強調し、標準的なESNsと比較してより信頼性が高く再現可能な方法を提供することを示しています。これは地球科学、工学、時系列分析における混沌のモデル化など、さまざまな応用に影響を与える可能性があります。
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