इको स्टेट नेटवर्क और रिजर्वायर कंप्यूटिंग
रिज़र्वेर कंप्यूटिंग आवर्ती नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक चतुर शॉर्टकट है: न्यूरॉन्स के एक बड़े, यादृच्छिक रूप से जुड़े 'रिज़र्वोअर' को स्थिर छोड़ दें और केवल एक साधारण रैखिक आउटपुट परत को प्रशिक्षित करें।
सिंहावलोकन
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गहरा गोता
इको स्टेट नेटवर्क (ईएसएन), जिसे 2001 के आसपास हर्बर्ट जेगर द्वारा पेश किया गया था, और वोल्फगैंग मास द्वारा निकट से संबंधित लिक्विड स्टेट मशीनें जलाशय कंप्यूटिंग नामक परिवार का निर्माण करती हैं। विचार: एक निश्चित, बेतरतीब ढंग से प्रारंभ किया गया आवर्ती नेटवर्क एक इनपुट अनुक्रम को उच्च-आयामी गतिशील स्थिति में प्रोजेक्ट करता है। क्योंकि आवर्ती भार को कभी भी प्रशिक्षित नहीं किया जाता है, आप आरएनएन और एलएसटीएम के लिए उपयोग किए जाने वाले धीमे, अस्थिर बैकप्रॉपैगेशन-थ्रू-टाइम से बचते हैं। केवल जलाशय से आउटपुट तक रीडआउट वजन सीखा जाता है, आमतौर पर सरल रैखिक प्रतिगमन द्वारा, जो तेज़ और उत्तल होता है। जलाशय को 'इको स्टेट प्रॉपर्टी' को संतुष्ट करना होगा: पिछले इनपुट की इसकी स्मृति धीरे-धीरे फीकी पड़ जाती है, जिससे यह सुनिश्चित हो जाता है कि राज्य प्रारंभिक स्थितियों के बजाय हाल के इतिहास पर निर्भर करता है। ईएसएन समय-श्रृंखला भविष्यवाणी और अराजक सिग्नल मॉडलिंग में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
स्थिरता जलाशय के आवर्ती भार मैट्रिक्स के वर्णक्रमीय त्रिज्या (सबसे बड़ा निरपेक्ष आइगेनवैल्यू) पर निर्भर करती है, जिसे आमतौर पर 1.0 से नीचे स्केल किया जाता है। यह नेटवर्क को 'अराजकता के किनारे' पर रखता है: भगोड़े फीडबैक के बिना समृद्ध, लंबे समय तक चलने वाली गतिशीलता। प्रशिक्षण एक रैखिक न्यूनतम-वर्ग समस्या (अक्सर रिज नियमितीकरण के साथ) को हल करने के लिए कम कर देता है, जलाशय की स्थिति को लक्ष्य तक मैप करता है, इसलिए आवर्ती भार पर कोई क्रमिक वंश नहीं होता है और कोई लुप्त-प्रवण समस्या नहीं होती है।
सामरिक प्रभाव
लागत और बजट
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं।
स्पष्ट निर्णय
तकनीकी शिक्षा टीमों को सही स्टैक चुनने में मदद करती है, न कि केवल नवीनतम स्टैक चुनने में।
गुणवत्ता नियंत्रण
बेहतर इंजीनियरिंग विकल्प उत्पादन में विश्वसनीयता की घटनाओं को कम करते हैं।
इको स्टेट नेटवर्क और रिजर्वायर कंप्यूटिंग का भविष्य
रिजर्वायर कंप्यूटिंग भौतिक और न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर में जोर पकड़ रही है, जहां रिजर्वायर एक एनालॉग सिस्टम, फोटोनिक सर्किट, मेमरिस्टर ऐरे या यहां तक कि पानी की एक बाल्टी भी हो सकता है, जो अल्ट्रा-लो-पावर गणना के लिए प्राकृतिक गतिशीलता का उपयोग करता है। स्पाइकिंग और फोटोनिक जलाशय सेंसर डेटा के लिए तेज़ बढ़त अनुमान का वादा करते हैं। जबकि गहन शिक्षण बड़े कार्यों पर हावी है, जलाशय विधियाँ आकर्षक रहती हैं जहाँ डेटा दुर्लभ है, विलंबता और ऊर्जा बजट तंग हैं, या अपरंपरागत हार्डवेयर सब्सट्रेट उपलब्ध हैं।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
उच्च सटीकता के साथ मैके-ग्लास श्रृंखला या लोरेंज अट्रैक्टर जैसी अराजक गतिशील प्रणालियों की भविष्यवाणी करना।
बिजली भार, स्टॉक सिग्नल या मौसम से संबंधित समय श्रृंखला का अल्पकालिक पूर्वानुमान।
स्पाइकिंग-न्यूरॉन जलाशय के रूप में लिक्विड स्टेट मशीन का उपयोग करके वाक् और ध्वनि पहचान।
फोटोनिक या मेमरिस्टर-आधारित हार्डवेयर जलाशय सेंसर किनारे पर कम-शक्ति सिग्नल वर्गीकरण का प्रदर्शन करते हैं।
जोखिम और रेलिंग
एक बेंचमार्क को अनुकूलित करने से व्यापक सिस्टम कमजोरियों को छुपाया जा सकता है।
बुनियादी ढांचे और रखरखाव की लागत को अक्सर कम करके आंका जाता है।
जैसे-जैसे सिस्टम अधिक जटिल होते जाएंगे सुरक्षा और अवलोकन संबंधी अंतराल बढ़ सकते हैं।
कार्यान्वयन रोडमैप
कार्यान्वयन से पहले विलंबता, गुणवत्ता और लागत लक्ष्य परिभाषित करें।
यथार्थवादी लोड और डेटा स्थितियों के तहत बेंचमार्क।
त्रुटियों, बहाव और उपयोगकर्ता प्रभाव के लिए उपकरण निगरानी।
स्केलिंग से पहले रोलबैक और घटना प्रतिक्रिया पथ तैयार करें।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
What is Echo State Networks and Reservoir Computing?
रिज़र्वेर कंप्यूटिंग आवर्ती नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक चतुर शॉर्टकट है: न्यूरॉन्स के एक बड़े, यादृच्छिक रूप से जुड़े 'रिज़र्वोअर' को स्थिर छोड़ दें और केवल एक साधारण रैखिक आउटपुट परत को प्रशिक्षित करें। इको स्टेट नेटवर्क सबसे प्रसिद्ध उदाहरण है, जो अनुक्रम सीखने को तेज़ और सस्ता बनाता है।
इको स्टेट नेटवर्क में, वास्तव में कौन से वज़न को प्रशिक्षित किया जाता है?
जलाशय का आंतरिक आवर्ती भार स्थिर और यादृच्छिक रहता है; केवल जलाशय से आउटपुट तक रैखिक रीडआउट को प्रशिक्षित किया जाता है, आमतौर पर न्यूनतम-वर्ग प्रतिगमन द्वारा।
'इको स्टेट प्रॉपर्टी' क्या है जिसे एक जलाशय को पूरा करना होगा?
इको राज्य संपत्ति के लिए आवश्यक है कि जलाशय की पहले के इनपुट और प्रारंभिक स्थिति की स्मृति समय के साथ खत्म हो जाए, इसलिए राज्य हाल के इतिहास को दर्शाता है।
ईएसएन का प्रशिक्षण मानक एलएसटीएम के प्रशिक्षण की तुलना में अधिक तेज़ क्यों है?
क्योंकि आवर्ती भार तय हो गए हैं, प्रशिक्षण धीमी, पुनरावृत्तीय बैकप्रॉपैगेशन-थ्रू-टाइम के बजाय तेज़, उत्तल रैखिक प्रतिगमन को कम कर देता है।
गतिशीलता को स्थिर लेकिन समृद्ध बनाए रखने के लिए जलाशय के भार मैट्रिक्स की कौन सी संपत्ति को ट्यून किया गया है?
वर्णक्रमीय त्रिज्या (सबसे बड़ा eigenvalue परिमाण) को 1 से थोड़ा नीचे सेट करने से जलाशय उपयोगी लुप्त होती स्मृति के साथ 'अराजकता के किनारे' के पास रहता है।
लिक्विड स्टेट मशीनें, जलाशय कंप्यूटिंग का एक स्पाइकिंग-न्यूरॉन रूप, किसके द्वारा पेश किया गया था?
वोल्फगैंग मास ने लिक्विड स्टेट मशीनें पेश कीं, जबकि हर्बर्ट जेगर ने इको स्टेट नेटवर्क पेश किया; दोनों जलाशय कंप्यूटिंग के अंतर्गत आते हैं।