Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "reservoir computing" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Basic concepts of dynamic recurrent neural networks development
Autorzy:
Boyko, N.
Pobereyko, P.
Tematy:
recurrent neural network
dynamic system
learning algorithms
reservoir computing
unsteady dynamics
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/410971.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
In this work formulated relevance, set out an analytical review of existing approaches to the research recurrent neural networks (RNN) and defined precondition appearance a new direction in the field neuroinformatics – reservoir computing. Shows generalized classification neural network (NN) and briefly described main types dynamics and modes RNN. Described topology, structure and features of the model NN with different nonlinear functions and with possible areas of progress. Characterized and systematized wellknown learning methods RNN and conducted their classification by categories. Determined the place RNN with unsteady dynamics of other classes RNN. Deals with the main parameters and terminology, which used to describe models RNN. Briefly described practical implementation recurrent neural networks in different areas natural sciences and humanities, and outlines and systematized main deficiencies and the advantages of using different RNN. The systematization of known recurrent neural networks and methods of their study is performed and on this basis the generalized classification of neural networks was proposed.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reservoir computing and data visualisation
Autorzy:
Ashour, W.
Wang, T. D.
Fyfe, C.
Tematy:
reservoir computing
data visualisation
time series
Echo State Networks
ESNs
multidimensional scaling criterion
fixed latent space
Pokaż więcej
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91852.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
We consider the problem of visualisation of high dimensional multivariate time series. A data analyst in creating a two dimensional projection of such a time series might hope to gain some intuition into the structure of the original high dimensional data set. We review a method for visualising time series data using an extension of Echo State Networks (ESNs).The method uses the multidimensional scaling criterion in order to create a visualisation of the time series after its representation in the reservoir of the ESN. We illustrate the method with two dimensional maps of a financial time series. The method is then compared with a mapping which uses a fixed latent space and a novel objective function.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies