Tin tức & Sự kiện Tin tức & Sự kiện
Cơ chế dự đoán cho các mạng thần kinh tái phát và phương pháp học tập mới được làm sáng tỏ thông qua lý thuyết đồng bộ hóa
~ Bạn đọc gì từ trạng thái tế bào thần kinh và dự đoán sự hỗn loạn? ~
Tóm tắt nghiên cứu và điểm
- Một ứng dụng của lý thuyết toán học liên quan đến động lực học đồng bộ đã được áp dụng để làm sáng tỏ toán học cơ chế dự đoán chuỗi thời gian hỗn loạn bằng mạng thần kinh tái phát (RNNS)
- Chúng tôi đã điều tra "Bản đồ đọc chính xác" về dự đoán bằng cách sử dụng bản đồ được đồng bộ hóa tổng quát đã được chứng minh về mặt toán học trong những năm gần đây Kết quả cho thấy điện toán hồ chứa, một trong những phương pháp học RNNS, tương ứng với xấp xỉ tuyến tính (cá nhân) của bản đồ này Hơn nữa, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp học tập mới bằng cách sử dụng "Đọc tổng quát" bao gồm các xấp xỉ bậc hai và hình trụ
- Chúng tôi đã chỉ ra rằng trong nhiệm vụ dự đoán chuỗi thời gian hỗn loạn xuất phát từ dự báo thời tiết, việc giới thiệu phương pháp được đề xuất cải thiện đáng kể độ chính xác và độ ổn định dự đoán (độ mạnh)
Tóm tắt nghiên cứu
Phó giáo sư Inubushi Masanobu của tỷ lệ kèo nhà cái malaysia Toán học ứng dụng, Phần 1 của tỷ lệ kèo nhà cái malaysia tỷ lệ kèo nhà cái malaysia học, Đại học tỷ lệ kèo nhà cái malaysia học Tokyo và Okubo Akane (Chương trình Thạc sĩ Năm 1 năm 2024) mạng Hơn nữa, chúng tôi đã tiết lộ rằng bằng cách giới thiệu một phương pháp học tập mới dựa trên phát hiện này vào khuôn khổ điện toán hồ chứa, độ chính xác và mạnh mẽ của dự đoán chuỗi thời gian hỗn loạn có thể được cải thiện đáng kể
110920_111132
Nghiên cứu này đã tiết lộ bản đồ chính ("Bản đồ đọc chính xác") là câu trả lời cho câu hỏi này bằng cách áp dụng các bản đồ đồng bộ hóa tổng quát trong lý thuyết hệ thống động Bản đồ này tương ứng với "đúng (mục tiêu)" khi đọc các giá trị dự đoán từ trạng thái tế bào thần kinh Trong bài báo, chúng tôi đã đưa ra cách giải thích rằng khung RC thông thường là một xấp xỉ tuyến tính của bản đồ và đề xuất một phương pháp học tập bằng cách sử dụng "đọc tổng quát" bao gồm các xấp xỉ bậc hai và hình trụ Các thí nghiệm số đã được sử dụng để chứng minh rằng trong nhiệm vụ dự đoán chuỗi thời gian hỗn loạn, có nguồn gốc từ dự báo thời tiết, việc giới thiệu phương pháp được đề xuất giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và độ bền của dự đoán
Kết quả nghiên cứu này đã được công bố vào ngày 28 tháng 12 năm 2024, Tạp chí quốc tế của Tạp chí Học thuậtĐược xuất bản trực tuyến trong "Báo cáo tỷ lệ kèo nhà cái malaysia học"đã được thực hiện
Bối cảnh nghiên cứu
Mạng lưới thần kinh của bộ não được tạo thành từ các tế bào thần kinh và thông tin được truyền giữa các tế bào này thông qua các kết nối synap Mạng lưới thần kinh này được thể hiện trong các mô hình toán học và các phương pháp khác nhau đã được đề xuất trong lĩnh vực học máy, bao gồm các mạng thần kinh tái phát Mặc dù cấu trúc đơn giản hơn các phương pháp học máy khác, RC thực hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ như dự đoán chuỗi thời gian hỗn loạn Để giải quyết bí ẩn này, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện từ góc độ toán học, bao gồm cả lý thuyết hệ thống cơ học Cụ thể, khi xem các mạng thần kinh là hệ thống động, các bản đồ đồng bộ hóa tổng quát tồn tại giữa chúng và các hệ thống động đang được nghiên cứu được coi là chìa khóa để giải quyết bí ẩn về hiệu suất học tập của RC
Chi tiết kết quả nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, ánh xạ đồng bộ hóa tổng quát đã được áp dụng để làm rõ về mặt lý thuyết, ánh xạ chính xác tương ứng với việc đọc từ các trạng thái tế bào thần kinh sang các giá trị dự đoán Nếu chúng ta giải thích RC thông thường là xấp xỉ tuyến tính của ánh xạ này, chúng ta có thể mong đợi rằng nếu chúng ta có thể xấp xỉ nó theo thứ tự cao hơn như thứ tự bậc hai hoặc hình trụ, chúng ta có thể mong đợi có thể thể hiện bản đồ chính xác hơn Dựa trên ý tưởng này, chúng tôi đã đề xuất "Đọc tổng quát" kết hợp phi tuyến tính các trạng thái thần kinh trong khuôn khổ của RC Cụ thể, các bài đọc tương ứng với các xấp xỉ bậc hai và hình trụ được so sánh với các phương pháp thông thường bằng cách sử dụng một nhiệm vụ để dự đoán chuỗi thời gian hỗn loạn có nguồn gốc từ khí tượng học Kết quả là, có ý kiến cho rằng cải thiện mạnh mẽ độ chính xác dự đoán và mô hình hóa các hệ thống động lực học hỗn loạn, và các đánh giá định lượng đã được thực hiện Ngoài ra, mặc dù các phương pháp thông thường thường cho phép dự đoán chính xác cao khi số lượng tế bào thần kinh lớn, phương pháp được đề xuất đã được chứng minh là ổn định ngay cả khi số lượng tế bào thần kinh nhỏ
*Nghiên cứu này được thực hiện với các khoản tài trợ từ Hiệp hội tỷ lệ kèo nhà cái malaysia học tỷ lệ kèo nhà cái malaysia học Nhật Bản (JSPS) (22K03420, 22H05198, 20H02068, 19KK0067)
Thuật ngữ
*1 Lý thuyết hệ thống cơ học:
Lý thuyết toán học để kiểm tra các thuộc tính của các mô hình toán học (phương trình vi phân và ánh xạ) mô tả quá trình thời gian của các hiện tượng Nó có hiệu quả để phân tích các hành vi phức tạp như sự hỗn loạn và hiện tượng đồng bộ xảy ra giữa các trạng thái của nhiều mô hình toán học
Thông tin bài viết
Tên tạp chí
Báo cáo tỷ lệ kèo nhà cái malaysia học
Tiêu đề giấy
Điện toán hồ chứa với phần đọc tổng quát dựa trên đồng bộ hóa tổng quát
tác giả
Akane Ohkubo và Masanobu Inubushi
doi
Phòng thí nghiệm Inubushi
Về Đại học tỷ lệ kèo nhà cái malaysia học Tokyo
tỷ lệ kèo nhà cái hôm nay-Các trang web đánh
Bấm vào đây để biết thêm chi tiết