Резервуа́рне обчи́слення () — це система обчислення, яку можна розглядати як розширення нейронних мереж.Schrauwen, Benjamin, David Verstraeten, and Jan Van Campenhout. «An overview of reservoir computing: theory, applications, and implementations.» Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks ESANN 2007, pp. 471—482. Як правило, входовий сигнал подається до незмінної (випадкової) динамічної системи, що називають резервуаром (), і динаміка резервуара відображує вхід до вищого виміру. Потім простий механізм зчитування () тренують читати стан резервуару й відображувати його на бажаний вихід. Головна перевага полягає в тім, що тренування виконується лише на стадії зчитування, а резервуар є незмінним. Двома основними типами резервуарних обчислень є рідкі скінченні автоматиMass, Wolfgang, T. Nachtschlaeger, and H. Markram. «Real-time computing without stable states: A new framework for neural computation based on perturbations.» Neural Computation 14(11): 2531—2560 (2002). та мережі з відлунням стану.Jaeger, Herbert, «The echo state approach to analyzing and training recurrent neural networks.» Technical Report 154 (2001), German National Research Center for Information Technology. Echo state network, Scholarpedia

Резервуар

Резервуар складається з зібрання рекурентно з'єднаних вузлів. Структура зв'язності, як правило, є випадковою, а вузли, як правило, є нелінійними. Загальна динаміка резервуара задається його входом, а також залежить від минулого. Багате зібрання динамічних відображень входів-виходів є вирішальною перевагою над простими нейронними мережами з часовою затримкою.

Зчитування

Зчитування здійснюється із застосуванням лінійного перетворення виходу резервуару. Це перетворення підлаштовують до потрібної задачі, застосовуючи лінійну або гребеневу регресію з використанням навчального сигналу.

Типи

Контекстно-ревербераційна мережа

Раннім прикладом резервуарних обчислень була контекстно-ревербераційна мережа ().Kirby, Kevin. «Context dynamics in neural sequential learning.» Proceedings of the Florida Artificial Intelligence Research Symposium FLAIRS (1991), 66-70. В цій архітектурі входовий шар подається до динамічної системи високої розмірності, яку читають тренованим одношаровим перцептроном. Було описано два види динамічних систем: рекурентна нейронна мережа з незмінними випадковими вагами, і неперервна , натхнена моделлю морфогенезу Алана Тюрінга. У тренованому шарі перцептрон пов'язує поточний вхід із сигналами, які реверберують у динамічній системі; про останню казали, що вона забезпечує динамічний «контекст» для входів. Мовою пізніших праць, реакційно-дифузна система слугувала резервуаром.

Мережа з відлунням стану

Зворотне поширення — декореляція

Зворотне поширення — декореляція (ЗПДК, )

Рідкий скінченний автомат

Резервуарне обчислення для структурованих даних

Модель деревної мережі з відлунням стану () являє собою узагальнення системи резервуарного обчислення для деревно структурованих даних.

Органоїдний інтелект Досліджується апаратний підхід штучного інтелекту, який використовує адаптивне резервуарне обчислення біологічних нейронних мереж в мозкових органоїдах. У цьому підході, який називається Brainoware, обчислення виконуються шляхом надсилання та отримання інформації від органоїда мозку за допомогою високої щільності. Застосовуючи просторово-часову електричну стимуляцію, досягається нелінійна динаміка та властивості запам’ятовування, а також неконтрольоване навчання на основі тренувальних даних шляхом зміни функціональних зв’язків в органоїдах. Був продемонстрований практичний потенціал цієї методики, використовуючи її для розпізнавання мовлення та прогнозування нелінійних рівнянь у системі резервуарних обчислень.

Застосування Резервуарні обчислення з їх унікальною архітектурою та адаптивною природою знаходять широке застосування в різних сферах, революціонізуючи спосіб вирішення складних завдань. Його здатність ефективно обробляти інформацію призвела до ефективних застосувань у кількох сферах:

Обробка сигналу

Розпізнавання мовлення: Забезпечення точної транскрипції розмовної мови, сприяння роботі віртуальних помічників і голосових систем. Обробка зображень і відео: сприяння розпізнаванню об’єктів, розуміння сцени та аналізу відео в програмах реального часу. Бездротовий зв'язок: покращення обробки сигналу в системах бездротового зв'язку для кращої передачі та прийому даних.

Прогнозування часових рядів

Фінансові ринки: прогнозування коливань фондового ринку та тенденцій для прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень. Прогноз погоди: Надання точних прогнозів погоди шляхом аналізу історичних моделей даних. Прогнозування попиту на енергію: Прогнозування попиту на енергію для ефективного розподілу ресурсів в електромережах.

Біомедичне застосування

Моніторинг здоров’я: аналіз медичних даних для діагностики захворювань, спостереження за пацієнтами та персоналізованого медичного обслуговування. Нейрокомп'ютерні інтерфейси: сприяння зв’язку між мозком і зовнішніми пристроями.

Системи управління

Розумні електромережі: управління та оптимізація розподілу електроенергії в розумних мережах, забезпечення ефективного використання енергії. Управління дорожнім рухом: оптимізація транспортного потоку та зменшення заторів шляхом аналізу даних датчиків руху в реальному часі.

Обробка природної мови

Мовний переклад: удосконалення систем машинного перекладу для точного перекладу з урахуванням контексту. Аналіз настроїв: аналіз настроїв у текстових даних для дослідження ринку та аналізу відгуків клієнтів.

Наукові дослідження

Моделювання клімату: допомога в моделюванні клімату та аналізі складних даних про навколишнє середовище. Фізика елементарних частинок: аналіз величезної кількості даних, отриманих за допомогою прискорювачів елементарних частинок і експериментів.

Кібербезпека

Виявлення аномалій: виявлення аномалій у мережевому трафіку та шаблонах для запобігання кіберзагрозам і атакам. Системи виявлення вторгнень: удосконалення систем безпеки для раннього виявлення та пом’якшення загроз.

Див. також Глибоке навчання Машини екстремального навчання

Примітки

Література Reservoir Computing using delay systems, Nature Communications 2011 Optoelectronic Reservoir Computing, Scientific Reports February 2012 Optoelectronic Reservoir Computing, Optics Express 2012 All-optical Reservoir Computing, Nature Communications 2013 Memristor Models for Machine learning, Neural Computation 2014 arxiv

Книги

Nakajima Kohei; Fischer Ingo, ред. (2021). Reservoir computing: theory, physical implementations, and applications. Natural computing series. Singapore: Springer Nature. ISBN 978-981-13-1686-9.

Статті

Gauthier, Daniel J.; Bollt, Erik; Griffith, Aaron; Barbosa, Wendson A. S. (21 вересня 2021). Next generation reservoir computing. Nature Communications (англ.) 12 (1). с. 5564. ISSN 2041-1723. doi:10.1038/s41467-021-25801-2. Tanaka, Gouhei; Yamane, Toshiyuki; Héroux, Jean Benoit; та ін. (1 липня 2019). Recent advances in physical reservoir computing: A review. Neural Networks 115. с. 100–123. ISSN 0893-6080. doi:10.1016/j.neunet.2019.03.005.