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基于多反馈环结构提高硬件储备池记忆能力
被引量：
1
1
作者
李磊
方捻
+1 位作者
王陆唐
黄肇明
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期298-303,共6页
针对单反馈环硬件储备池记忆能力不足的问题,提出一种基于多反馈环结构提高储备池记忆能力的方法.通过增加反馈环将更早输入信号产生的响应重新注入回储备池,使更早期的输入信号也影响储备池的内部动态,从而增强储备池的记忆能力.仿真...
针对单反馈环硬件储备池记忆能力不足的问题,提出一种基于多反馈环结构提高储备池记忆能力的方法.通过增加反馈环将更早输入信号产生的响应重新注入回储备池,使更早期的输入信号也影响储备池的内部动态,从而增强储备池的记忆能力.仿真研究了单个和多个反馈环结构的储备池的记忆能力及其在需要更长记忆能力的NARMA30任务中的预测性能.结果表明,把反馈环增加到10个,虚节点数为50时储备池的记忆能力由单反馈环的18.2提高到40.2.仅用两个反馈环,虚节点数为1000时NARMA30预测的归一化均方根误差可从单反馈环的0.27降到0.09.说明通过合理设置多个反馈环的参数,可以设计出任务需要的特定记忆能力,部分解决了储备池的适应性问题.
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关键词
递归神经网络
硬件储备池
多反馈环
记忆能力
30阶非线性自回归移动平均(NARMA30)
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职称材料
题名
基于多反馈环结构提高硬件储备池记忆能力
被引量：
1
1
作者
李磊
方捻
王陆唐
黄肇明
机构
上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期298-303,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61108004)
上海市浦江人才计划(No.14PJD017)
上海市特种光纤与光接入网重点实验室开放课题(No.SKLSFO2015-02)
文摘
针对单反馈环硬件储备池记忆能力不足的问题,提出一种基于多反馈环结构提高储备池记忆能力的方法.通过增加反馈环将更早输入信号产生的响应重新注入回储备池,使更早期的输入信号也影响储备池的内部动态,从而增强储备池的记忆能力.仿真研究了单个和多个反馈环结构的储备池的记忆能力及其在需要更长记忆能力的NARMA30任务中的预测性能.结果表明,把反馈环增加到10个,虚节点数为50时储备池的记忆能力由单反馈环的18.2提高到40.2.仅用两个反馈环,虚节点数为1000时NARMA30预测的归一化均方根误差可从单反馈环的0.27降到0.09.说明通过合理设置多个反馈环的参数,可以设计出任务需要的特定记忆能力,部分解决了储备池的适应性问题.
关键词
递归神经网络
硬件储备池
多反馈环
记忆能力
30阶非线性自回归移动平均(NARMA30)
Keywords
recurrent neural network
hardware reservoir computing （HRC）
multiple feedback loops
memory ca- pacity
30th-order nonlinear auto regressive moving average （NARMA30）
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
N93 [自然科学总论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多反馈环结构提高硬件储备池记忆能力
李磊
方捻
王陆唐
黄肇明
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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