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线虫连接组在储备池计算中的基准测试
论文用储备池计算框架考察秀丽隐杆线虫的连接组，将其以最小预处理实现为回声状态网络储备池。在多个神经启发任务上测试发现，生物真实布线并不必然带来更好性能，随机化零模型反而常优于原始连接组。结果高度依赖储备池配置与连接组提取方式，不同年龄连接组表现无明确趋势。
arXiv cs.LG35 天前
#回声状态网络
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储备池计算预测跳跃四分之一车模型非线性振荡
研究探索储备池计算（具体为回声状态网络 ESN）对跳跃四分之一车模型进行数据驱动预测的可行性。仅用少量点的时间序列训练，网络即可定性重现倍周期分岔通向混沌的路径，并捕捉周期与混沌吸引子的几何结构，表明 RC 可用于非光滑车辆系统的非线性动力学预测。
arXiv cs.LG41 天前
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arXiv 提出 CGDT-CESN 聚类回声状态网络预测多变量时序
研究提出相关性引导、动力学训练的聚类回声状态网络 CGDT-CESN，每个聚类专门对应一个变量，簇间连接由变量间经验相关性驱动并可训练。在 Twitter 信息级联演化与太阳风预测两个数据集上均优于传统 ESN，且在低数据量与多预测步长下保持优势。
arXiv cs.LG14 天前