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Symmetry kills the square in a multifunctional reservoir computer

Flynn, Andrew und Herteux, Joschka und Tsachouridis, Vassilios und Räth, Christoph und Amann, Andreas (2021) Symmetry kills the square in a multifunctional reservoir computer. Chaos, 31, 073122. American Institute of Physics (AIP). doi: 10.1063/5.0055699. ISSN 1054-1500.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
3MB

Offizielle URL: https://aip.scitation.org/doi/full/10.1063/5.0055699

Kurzfassung

The learning capabilities of a reservoir computer (RC) can be stifled due to symmetry in its design. Including quadratic terms in the training of a RC produces a square readout matrix that breaks the symmetry to quell the influence of mirror-attractors, which are inverted copies of the RC’s solutions in state space. In this paper, we prove analytically that certain symmetries in the training data forbid the square readout matrix to exist. These analytical results are explored numerically from the perspective of multifunctionality, by training the RC to specifically reconstruct a coexistence of the Lorenz attractor and its mirror-attractor. We demonstrate that the square readout matrix emerges when the position of one attractor is slightly altered, even if there are overlapping regions between the attractors or if there is a second pair of attractors. We also find that at large spectral radius values of the RCs internal connections, the square readout matrix reappears prior to the RC crossing the edge of chaos.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/143096/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Symmetry kills the square in a multifunctional reservoir computer
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Flynn, Andrewandrew_flynn (at) umail.ucc.ieNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Herteux, Joschkajoschka.herteux (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tsachouridis, Vassiliosvassilios.tsachouridis (at) rtx.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Räth, ChristophChristoph.Raeth (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Amann, Andreasa.amann (at) ucc.ieNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:9 Juli 2021
Erschienen in:Chaos
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:31
DOI:10.1063/5.0055699
Seitenbereich:073122
Verlag:American Institute of Physics (AIP)
ISSN:1054-1500
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Artificial Intelligence, Machine Learning, Complex Systems, Chaos, Prediction, Reservoir Computing, Time Series Analysis
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Forschung unter Weltraumbedingungen
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R FR - Forschung unter Weltraumbedingungen
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - PK-4
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Materialphysik im Weltraum > Gruppe Komplexe Plasmen
Hinterlegt von: Räth, Christoph
Hinterlegt am:14 Jul 2021 15:44
Letzte Änderung:05 Dez 2023 07:47

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