Research on Sparsity of Output Synapses in Echo State Networks
المؤلفون المشاركون
Li, Lixiang
Mu, Xiaohui
He, Xiangyu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents an improved model of echo state networks (ESNs) and gives the definitions of energy consumption, energy efficiency, etc.
We verify the existence of redundant output synaptic connections by numerical simulations.
We investigate the relationships among energy consumption, prediction step, and the sparsity of ESN.
At the same time, the energy efficiency and the prediction steps are found to present the same variation trend when silencing different synapses.
Thus, we propose a computationally efficient method to locate redundant output synapses based on energy efficiency of ESN.
We find that the neuron states of redundant synapses can be linearly represented by the states of other neurons.
We investigate the contributions of redundant and core output synapses to the performance of network prediction.
For the prediction task of chaotic time series, the predictive performance of ESN is improved about hundreds of steps by silencing redundant synapses.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mu, Xiaohui& Li, Lixiang& He, Xiangyu. 2018. Research on Sparsity of Output Synapses in Echo State Networks. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1205981
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mu, Xiaohui…[et al.]. Research on Sparsity of Output Synapses in Echo State Networks. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1205981
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mu, Xiaohui& Li, Lixiang& He, Xiangyu. Research on Sparsity of Output Synapses in Echo State Networks. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1205981
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1205981
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر