时间分割的池计算网络及其动力学

摘要：

为解决针对给定任务构建合适的神经元池问题,提出了一种时间分割的神经元池设计方法,该方法将多个子神经元池顺序连接,每两个相邻的子神经元池之间嵌入一个滞后环节以构成时间分割的神经元池,每个子神经元池只需处理一段时间的信息,从而达到复杂记忆任务分解的目的.输出层可对各子神经元池的状态进行整合以获取不同时段的输入特征.对多阶层振荡器的实验表明,在宏观参数相同的情况下,时间分割的池计算网络比常规池计算网络具有更强的记忆能力,能够产生更加多样化的动力学行为.

关键词：人工神经网络、池计算、深度学习、短时记忆、时间序列预测

所属期刊栏目：36

资助基金：国家自然科学基金项目21606256;山东省自然科学基金项目ZR2016BQ14;青岛市应用基础研究计划项目16-5-1-10-jch

在线出版日期：2019-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1315-1321