Файл:Harnessing nonlinearity- Predicting chaotic systems and saving energy in wireless communication 17bb82c11e6e2263178ed20ac23db6279c7a.pdf

Материал из Материалы по машинному обучению
Перейти к: навигация, поиск
Harnessing_nonlinearity-_Predicting_chaotic_systems_and_saving_energy_in_wireless_communication_17bb82c11e6e2263178ed20ac23db6279c7a.pdf(0 × 0 пикселей, размер файла: 258 КБ, MIME-тип: application/pdf)

Herbert Jaeger* and Harald Haas

Abstract

We present a method for learning nonlinear systems, echo state networks (ESNs). ESNs employ artificial recurrent neural networks in a way that has recently been proposed independently as a learning mechanism in biological brains. The learning method is computationally efficient and easy to use. On a benchmark task of predicting a chaotic time series, accuracy is improved by a factor of 2400 over previous techniques. The potential for engineering applicationsisillustratedbyequalizingacommunicationchannel,wherethesignal error rate is improved by two orders of magnitude.

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.

Дата/времяРазмерыУчастникПримечание
текущий18:18, 23 декабря 20160 × 0 (258 КБ)Slikos (обсуждение | вклад)
  • Вы не можете перезаписать этот файл.

Следующая 1 страница ссылается на данный файл: