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

简介

“Reservoir Computing”是一种非传统计算模型，可在各种不同的基质上执行计算，例如循环神经网络（RNN）或物理材料。该方法采用“黑盒”方法，仅训练其构建系统的输出。因此，评估这些系统的计算能力可能具有挑战性。我们回顾和批评了“Reservoir Computing”领域中使用的评估方法。我们引入了基准任务的分类。我们回顾了文献中应用于“Reservoir Computing”的多个基准测试示例，并指出它们的优点和缺点。我们建议改进基准测试及其用途，以惠及“Reservoir Computing”社区。
作者讲解

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图表
解决问题

评估Reservoir Computing的计算能力时存在的问题
关键思路

提出分类的基准测试任务，并回顾和批评现有的评估方法
其它亮点

论文介绍了Reservoir Computing的基本概念和评估方法，提出了分类的基准测试任务，并详细回顾了多个基准测试任务的优缺点。同时，论文还提出了一些改进基准测试任务的方法，以更好地评估Reservoir Computing的计算能力。
相关研究

最近的相关研究包括：A Comprehensive Survey on Reservoir Computing Approaches and Applications、Reservoir Computing: A Practical Solution to Chaotic and Nonlinear Time-Series Processing、Reservoir Computing Approaches to Recurrent Neural Network Training