Advanced search
1 file | 8.30 MB Add to list

Reservoir Computing: computation with dynamical systems

(2009)
Author
Promoter
(UGent) and (UGent)
Organization
Abstract
In het onderzoeksgebied Machine Learning worden systemen onderzocht die kunnen leren op basis van voorbeelden. Binnen dit onderzoeksgebied zijn de recurrente neurale netwerken een belangrijke deelgroep. Deze netwerken zijn abstracte modellen van de werking van delen van de hersenen. Zij zijn in staat om zeer complexe temporele problemen op te lossen maar zijn over het algemeen zeer moeilijk om te trainen. Recentelijk zijn een aantal gelijkaardige methodes voorgesteld die dit trainingsprobleem elimineren. Deze methodes worden aangeduid met de naam Reservoir Computing. Reservoir Computing combineert de indrukwekkende rekenkracht van recurrente neurale netwerken met een eenvoudige trainingsmethode. Bovendien blijkt dat deze trainingsmethoden niet beperkt zijn tot neurale netwerken, maar kunnen toegepast worden op generieke dynamische systemen. Waarom deze systemen goed werken en welke eigenschappen bepalend zijn voor de prestatie is evenwel nog niet duidelijk. Voor dit proefschrift is onderzoek gedaan naar de dynamische eigenschappen van generieke Reservoir Computing systemen. Zo is experimenteel aangetoond dat de idee van Reservoir Computing ook toepasbaar is op niet-neurale netwerken van dynamische knopen. Verder is een maat voorgesteld die gebruikt kan worden om het dynamisch regime van een reservoir te meten. Tenslotte is een adaptatieregel geïntroduceerd die voor een breed scala reservoirtypes de dynamica van het reservoir kan afregelen tot het gewenste dynamisch regime. De technieken beschreven in dit proefschrift zijn gedemonstreerd op verschillende academische en ingenieurstoepassingen.
Keywords
neural networks, Reservoir Computing, machine learning, dynamical systems

Downloads

  • main.pdf
    • full text
    • |
    • open access
    • |
    • PDF
    • |
    • 8.30 MB

Citation

Please use this url to cite or link to this publication:

MLA
Verstraeten, David. Reservoir Computing: Computation with Dynamical Systems. Ghent University. Faculty of Engineering, 2009.
APA
Verstraeten, D. (2009). Reservoir Computing: computation with dynamical systems. Ghent University. Faculty of Engineering, Ghent, Belgium.
Chicago author-date
Verstraeten, David. 2009. “Reservoir Computing: Computation with Dynamical Systems.” Ghent, Belgium: Ghent University. Faculty of Engineering.
Chicago author-date (all authors)
Verstraeten, David. 2009. “Reservoir Computing: Computation with Dynamical Systems.” Ghent, Belgium: Ghent University. Faculty of Engineering.
Vancouver
1.
Verstraeten D. Reservoir Computing: computation with dynamical systems. [Ghent, Belgium]: Ghent University. Faculty of Engineering; 2009.
IEEE
[1]
D. Verstraeten, “Reservoir Computing: computation with dynamical systems,” Ghent University. Faculty of Engineering, Ghent, Belgium, 2009.
@phdthesis{779431,
  abstract     = {{In het onderzoeksgebied Machine Learning worden systemen onderzocht die kunnen leren op basis van voorbeelden. Binnen dit onderzoeksgebied zijn de recurrente neurale netwerken een belangrijke deelgroep. Deze netwerken zijn abstracte modellen van de werking van delen van de hersenen. Zij zijn in staat om zeer complexe temporele problemen op te lossen maar zijn over het algemeen zeer moeilijk om te trainen. Recentelijk zijn een aantal gelijkaardige methodes voorgesteld die dit trainingsprobleem elimineren. Deze methodes worden aangeduid met de naam Reservoir Computing. Reservoir Computing combineert de indrukwekkende rekenkracht van recurrente neurale netwerken met een eenvoudige trainingsmethode. Bovendien blijkt dat deze trainingsmethoden niet beperkt zijn tot neurale netwerken, maar kunnen toegepast worden op generieke dynamische systemen. Waarom deze systemen goed werken en welke eigenschappen bepalend zijn voor de prestatie is evenwel nog niet duidelijk.
Voor dit proefschrift is onderzoek gedaan naar de dynamische eigenschappen van generieke Reservoir Computing systemen. Zo is experimenteel aangetoond dat de idee van Reservoir Computing ook toepasbaar is op niet-neurale netwerken van dynamische knopen. Verder is een maat voorgesteld die gebruikt kan worden om het dynamisch regime van een reservoir te meten. Tenslotte is een adaptatieregel geïntroduceerd die voor een breed scala reservoirtypes de dynamica van het reservoir kan afregelen tot het gewenste dynamisch regime. De technieken beschreven in dit proefschrift zijn gedemonstreerd op verschillende academische en ingenieurstoepassingen.}},
  author       = {{Verstraeten, David}},
  isbn         = {{9789085783091}},
  keywords     = {{neural networks,Reservoir Computing,machine learning,dynamical systems}},
  language     = {{eng}},
  pages        = {{XXII, 178}},
  publisher    = {{Ghent University. Faculty of Engineering}},
  school       = {{Ghent University}},
  title        = {{Reservoir Computing: computation with dynamical systems}},
  url          = {{http://lib.ugent.be/fulltxt/RUG01/001/356/663/RUG01-001356663_2010_0001_AC.pdf}},
  year         = {{2009}},
}