Efficient Optimisation of Physical Reservoir Computers using only a Delayed Input

要約

我々は、光電子セットアップを使用した、最近提案されたリザーバーコンピューティングの最適化手法の実験的検証を紹介します。
リザーバー コンピューティングは信号処理アプリケーションの堅牢なフレームワークであり、効率的な最適化アプローチの開発が依然として重要な課題です。
私たちが取り組む技術では、入力信号の遅延バージョンのみを利用してリザーバーの最適な動作領域を特定し、従来は時間のかかるハイパーパラメーター調整のタスクを簡素化します。
私たちは、さまざまなベンチマーク タスクと貯留層の動作条件でこのアプローチの有効性を検証します。

要約(オリジナル)

We present an experimental validation of a recently proposed optimization technique for reservoir computing, using an optoelectronic setup. Reservoir computing is a robust framework for signal processing applications, and the development of efficient optimization approaches remains a key challenge. The technique we address leverages solely a delayed version of the input signal to identify the optimal operational region of the reservoir, simplifying the traditionally time-consuming task of hyperparameter tuning. We verify the effectiveness of this approach on different benchmark tasks and reservoir operating conditions.

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