千葉工業大学と東大、リザバー計算の一種「ESN」の性能向上の鍵を確認

ローレンツ時系列予測タスク(a)と、レスラー時系列予測タスク(b)を用いて、通常のESNとLI-ESN、ChESNが比較された(予測誤差(正規化二乗平均平方根誤差)が低いほど、性能が高い)。リザバーニューロンのTHT、リザバーへの入力強度、リザバーの結合重みの強度などのパラメータ設定は、網羅的な探索によって最適化された。(a)と(b)共に、LI-ESNとChESNは通常ESNより予測誤差が小さく、高い性能を持っていることがわかる(出所:千葉工大プレスリリースPDF)