• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

回声状态网络中的一致性。

Consistency in echo-state networks.

作者信息

Lymburn Thomas, Khor Alexander, Stemler Thomas, Corrêa Débora C, Small Michael, Jüngling Thomas

机构信息

Complex Systems Group, Department of Mathematics and Statistics, The University of Western Australia, Crawley, Western Australia 6009, Australia.

出版信息

Chaos. 2019 Feb;29(2):023118. doi: 10.1063/1.5079686.

DOI:10.1063/1.5079686
PMID:30823707
Abstract

Consistency is an extension to generalized synchronization which quantifies the degree of functional dependency of a driven nonlinear system to its input. We apply this concept to echo-state networks, which are an artificial-neural network version of reservoir computing. Through a replica test, we measure the consistency levels of the high-dimensional response, yielding a comprehensive portrait of the echo-state property.

摘要

一致性是广义同步的一种扩展,它量化了一个受驱动的非线性系统对其输入的功能依赖程度。我们将这一概念应用于回声状态网络,它是储层计算的一种人工神经网络形式。通过一个复制测试,我们测量了高维响应的一致性水平,从而得到了回声状态特性的全面描述。

相似文献

1
Consistency in echo-state networks.回声状态网络中的一致性。
Chaos. 2019 Feb;29(2):023118. doi: 10.1063/1.5079686.
2
Echo state property linked to an input: exploring a fundamental characteristic of recurrent neural networks.与输入相关的回声状态属性:探索递归神经网络的基本特征。
Neural Comput. 2013 Mar;25(3):671-96. doi: 10.1162/NECO_a_00411. Epub 2012 Dec 28.
3
Detection of generalized synchronization using echo state networks.使用回声状态网络检测广义同步。
Chaos. 2018 Mar;28(3):033118. doi: 10.1063/1.5010285.
4
Recurrent kernel machines: computing with infinite echo state networks.递归核机器:使用无限回声状态网络进行计算。
Neural Comput. 2012 Jan;24(1):104-33. doi: 10.1162/NECO_a_00200. Epub 2011 Aug 18.
5
Echo state networks are universal.回声状态网络具有通用性。
Neural Netw. 2018 Dec;108:495-508. doi: 10.1016/j.neunet.2018.08.025. Epub 2018 Sep 20.
6
Quantitative analysis of nonlinear optical input/output of a quantum-dot network based on the echo state property.基于回声状态特性的量子点网络非线性光学输入/输出的定量分析。
Opt Express. 2022 Apr 25;30(9):14669-14676. doi: 10.1364/OE.450132.
7
A local Echo State Property through the largest Lyapunov exponent.通过最大 Lyapunov 指数获得局部回声状态属性。
Neural Netw. 2016 Apr;76:39-45. doi: 10.1016/j.neunet.2015.12.013. Epub 2016 Jan 13.
8
Re-visiting the echo state property.重新审视回声状态属性。
Neural Netw. 2012 Nov;35:1-9. doi: 10.1016/j.neunet.2012.07.005. Epub 2012 Jul 23.
9
Computational analysis of memory capacity in echo state networks.回声状态网络中记忆容量的计算分析。
Neural Netw. 2016 Nov;83:109-120. doi: 10.1016/j.neunet.2016.07.012. Epub 2016 Aug 16.
10
The architecture of dynamic reservoir in the echo state network.回声状态网络中的动态储层结构。
Chaos. 2012 Sep;22(3):033127. doi: 10.1063/1.4746765.

引用本文的文献

1
Impact of time-history terms on reservoir dynamics and prediction accuracy in echo state networks.时间历程项对回声状态网络中油藏动态及预测精度的影响
Sci Rep. 2024 Apr 15;14(1):8631. doi: 10.1038/s41598-024-59143-y.
2
Harnessing synthetic active particles for physical reservoir computing.利用合成活性粒子进行物理储层计算。
Nat Commun. 2024 Jan 29;15(1):774. doi: 10.1038/s41467-024-44856-5.