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Publikationstyp: Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Art der Begutachtung: Peer review (Publikation)
Titel: Abstract reservoir computing
Autor/-in: Senn, Christoph Walter
Kumazawa, Itsuo
et. al: No
DOI: 10.3390/ai3010012
10.21256/zhaw-25026
Erschienen in: AI
Band(Heft): 3
Heft: 1
Seite(n): 194
Seiten bis: 210
Erscheinungsdatum: 10-Mär-2022
Verlag / Hrsg. Institution: MDPI
ISSN: 2673-2688
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Reservoir computing; Echo state network; Recurrent neural network; Simulation; Robustness
Fachgebiet (DDC): 006: Spezielle Computerverfahren
Zusammenfassung: Noise of any kind can be an issue when translating results from simulations to the real world. We suddenly have to deal with building tolerances, faulty sensors, or just noisy sensor readings. This is especially evident in systems with many free parameters, such as the ones used in physical reservoir computing. By abstracting away these kinds of noise sources using intervals, we derive a regularized training regime for reservoir computing using sets of possible reservoir states. Numerical simulations are used to show the effectiveness of our approach against different sources of errors that can appear in real-world scenarios and compare them with standard approaches. Our results support the application of interval arithmetics to improve the robustness of mass-spring networks trained in simulations.
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/25026
Volltext Version: Publizierte Version
Lizenz (gemäss Verlagsvertrag): CC BY 4.0: Namensnennung 4.0 International
Departement: School of Engineering
Organisationseinheit: Institut für Angewandte Mathematik und Physik (IAMP)
Enthalten in den Sammlungen:Publikationen School of Engineering

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