Reservoir Computing Benchmarks: a review, a taxonomy, some best practices

要約

リザーバー コンピューティングは、RNN や物理マテリアルなど、さまざまな異なる基板上で計算を実行するための型破りな計算モデルです。
このメソッドは「ブラックボックス」アプローチを採用し、構築されたシステムの出力のみをトレーニングします。
そのため、これらのシステムの計算能力を評価するのは困難な場合があります。
私たちは、レザボアコンピューティングの分野で使用される評価方法をレビューし、批判します。
ベンチマーク タスクの分類を紹介します。
私たちは、リザーバー コンピューティングに適用された文献からのベンチマークの複数の例をレビューし、その長所と欠点に注目します。
私たちは、リザーバー コンピューティング コミュニティの利益のためにベンチマークとその使用法を改善する方法を提案します。

要約(オリジナル)

Reservoir Computing is an Unconventional Computation model to perform computation on various different substrates, such as RNNs or physical materials. The method takes a ‘black-box’ approach, training only the outputs of the system it is built on. As such, evaluating the computational capacity of these systems can be challenging. We review and critique the evaluation methods used in the field of Reservoir Computing. We introduce a categorisation of benchmark tasks. We review multiple examples of benchmarks from the literature as applied to reservoir computing, and note their strengths and shortcomings. We suggest ways in which benchmarks and their uses may be improved to the benefit of the reservoir computing community

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