基于多反馈环结构提高硬件储备池记忆能力

作     者：李磊 方捻 王陆唐 黄肇明 LI Lei;FANG Nian;WANG Lu-tang;HUANG Zhao-ming

作者机构：上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网重点实验室上海200072 

基　　金：国家自然科学基金(No.61108004) 上海市浦江人才计划(No.14PJD017) 上海市特种光纤与光接入网重点实验室开放课题(No.SKLSFO2015-02) 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2018年第46卷第2期

页      码：298-303页

摘      要：针对单反馈环硬件储备池记忆能力不足的问题,提出一种基于多反馈环结构提高储备池记忆能力的方法.通过增加反馈环将更早输入信号产生的响应重新注入回储备池,使更早期的输入信号也影响储备池的内部动态,从而增强储备池的记忆能力.仿真研究了单个和多个反馈环结构的储备池的记忆能力及其在需要更长记忆能力的NARMA30任务中的预测性能.结果表明,把反馈环增加到10个,虚节点数为50时储备池的记忆能力由单反馈环的18.2提高到40.2.仅用两个反馈环,虚节点数为1000时NARMA30预测的归一化均方根误差可从单反馈环的0.27降到0.09.说明通过合理设置多个反馈环的参数,可以设计出任务需要的特定记忆能力,部分解决了储备池的适应性问题.

主 题 词：递归神经网络 硬件储备池 多反馈环 记忆能力 30阶非线性自回归移动平均(NARMA30) 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 07[理学] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.0372-2112.2018.02.006

馆 藏 号：203284667...