用离散非线性薛定谔方程对水库计算进行建模
摘要：用离散非线性薛定谔方程（DNLS）概括了一种基于储备计算的信息编码和处理的通用方法。储备计算是实现神经形态计算设备的一种有前景的途径。在这种计算系统中，训练仅在输出层进行，通过调整来自储备的输出以适应目标信号。在我们的表述中，储备可以是任意的物理系统，由外部驱动使其远离热平衡。DNLS是一种在物理学中广泛应用的一般振荡器模型，我们认为我们的方法完全通用，不依赖于储备的物理实现。编码要识别的对象的驱动作为热力学力作用于储备中的每个节点。与这些热力学力相关的电流又进一步编码了来自储备的输出信号。作为一个示例，我们数值上考虑了模式识别的监督学习问题，使用的储备是一个非线性振荡器网络。
作者：Simone Borlenghi, Magnus Boman and Anna Delin
论文ID：1804.09048
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2018-11-07